Python Pandas Series.sub()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的Python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Python Series.sub()用於從調用者序列中減去序列或列出長度相同的類似對象。

用法：Series.sub(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

參數：
other:要從調用者係列中減去的其他係列或列表類型
fill_value:減去之前要在係列/列表中用NaN替換的值
level:多索引時級別的整數值

返回類型：減去值的來電者係列

要下載以下示例中使用的數據集，請單擊此處。在以下示例中，使用的 DataFrame 包含一些NBA球員的數據。下麵是任何操作之前的數據幀圖像。

範例1：減法表

在此示例中，使用.head()方法將前5行存儲在新變量中。之後，使用.sub()方法創建相同長度的列表並將其從薪水列中減去

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# creating short data of 5 rows 
short_data = data.head() 
  
# creating list with 5 values 
list =[5, 4, 3, 2, 1] 
  
# subtracting list data 
# creating new column 
short_data["Subtracted values"]= short_data["Salary"].sub(list) 
  
# display 
short_data

輸出：
如輸出圖像中所示，可以將“減值”列與“薪金”列-列表的減值進行比較。

範例2：將係列添加到具有空值的係列

在此示例中，從“工資”列中減去“年齡”列。由於salary列也包含空值，因此默認情況下，無論減去什麽，它都會返回NaN。在此示例中，傳遞20以將空值替換為20。

# importing pandas module  
import pandas as pd 
  
# reading csv file from url  
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
# age series 
age = data["Age"] 
  
# na replacement 
na = 20
  
# adding values 
# storing to new column 
data["Subtracted values"]= data["Salary"].sub(other = age, fill_value = na) 
  
# display 
data

輸出：
如輸出圖像中所示，在Null值的情況下，Subtracted value列已從20中減去age列。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Kartikaybhutani大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.sub()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。