Pandas的DataFrame的加减乘除运算（18）

2023-08-21 22:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

Pandas的DataFrame的算术运算

DataFrame类型和Series类型一样也支持算法运算，但DataFrame是二维的，DataFrame的算术运算的两个数据可以都是DataFrame，也可有一个是数值scalar。

1).如果其中一个是数值，那么这个数值会和DataFrame的每个位置上的数据进行相应的运算。

import pandas as pd import numpy as np val = np.random.randn(5, 4) idx = list("abcd") df = pd.DataFrame(val, columns = idx) print df print df * 2 print df + 2

2).参与运算的如果是两个DataFrame，有可能所有的行、列是一致的，那么运算时对应行列的位置进行相应的算术运算，若行列没有对齐，那么填值NaN。

import pandas as pd import numpy as np val = np.random.randn(5, 4) idx = list("abcd") df = pd.DataFrame(val, columns = idx) print df s2 = df.iloc[:,1:3] print s2 print df + s2

结果为：

a b c d 0 0.483973 0.645901 -1.035946 0.195398 1 -0.008440 -0.433560 -1.179151 0.840267 2 0.399064 0.621388 -1.935247 -0.064402 3 1.096569 0.739594 -0.795671 -1.431564 4 0.169745 -0.713899 1.513129 -0.977025 b c 0 0.645901 -1.035946 1 -0.433560 -1.179151 2 0.621388 -1.935247 3 0.739594 -0.795671 4 -0.713899 1.513129 a b c d 0 NaN 1.291802 -2.071893 NaN 1 NaN -0.867120 -2.358301 NaN 2 NaN 1.242777 -3.870493 NaN 3 NaN 1.479188 -1.591342 NaN 4 NaN -1.427797 3.026257 NaN

3). 如果参与运算的一个是DataFrame，另一个是Series，那么pandas会对Series进行行方向的广播，然后做相应的运算。

import pandas as pd import numpy as np val = np.random.randn(5, 4) idx = list("abcd") df = pd.DataFrame(val, columns = idx) print df s2 = df.iloc[0] print s2 print df + s2

执行结果：

a b c d 0 -1.238851 -2.682975 1.127531 -1.205118 1 -0.164544 -0.811380 1.418037 0.356827 2 0.322918 -0.818707 0.428460 -1.142152 3 -0.205018 1.837780 -0.353513 1.731527 4 1.395693 0.377382 0.746702 0.757560 a -1.238851 b -2.682975 c 1.127531 d -1.205118 Name: 0, dtype: float64 a b c d 0 -2.477701 -5.365949 2.255061 -2.410237 1 -1.403394 -3.494354 2.545568 -0.848292 2 -0.915933 -3.501682 1.555990 -2.347271 3 -1.443869 -0.845195 0.774018 0.526409 4 0.156842 -2.305593 1.874232 -0.447559

4). 参与运算的两个DataFrame并非完全一样，即行列个数和行列名有可能都不同，那么有对应上的就做运算，无填充NaN。

import pandas as pd import numpy as np val = np.random.randn(5, 4) idx = list("abcd") df = pd.DataFrame(val, columns = idx) print df s2 = df[1:4][["b", "d"]] print s2 print df - s2

程序结果：

a b c d 0 -0.642915 -0.607192 -0.297931 0.732260 1 0.797971 0.366959 0.017239 -0.448221 2 -0.061617 1.880258 0.351112 0.600822 3 -0.398104 -1.161508 -2.210417 -0.127446 4 0.485083 0.279539 1.316857 0.052885 b d 1 0.366959 -0.448221 2 1.880258 0.600822 3 -1.161508 -0.127446 a b c d 0 NaN NaN NaN NaN 1 NaN 0 NaN 0 2 NaN 0 NaN 0 3 NaN 0 NaN 0 4 NaN NaN NaN NaN

5). 列方向也有相应的计算处理方式。如果是列方向的运算，一个是dataFrame，另一个是Series，首先将Series沿列方向广播，然后运算。

import pandas as pd import numpy as np val = np.random.randn(5, 4) idx = list("abcd") df = pd.DataFrame(val, columns = idx) print df s2 = df['a'] print s2 print df.sub(s2, axis = 0)

执行结果：

a b c d 0 2.110223 0.470813 0.671169 -1.005801 1 -0.566596 0.507211 0.639038 0.140981 2 -0.447541 0.467905 -0.877711 -1.020221 3 1.068080 0.866918 -0.284191 -0.888743 4 1.033273 -1.125950 0.537627 -0.803254 0 2.110223 1 -0.566596 2 -0.447541 3 1.068080 4 1.033273 Name: a, dtype: float64 a b c d 0 0 -1.639410 -1.439054 -3.116024 1 0 1.073806 1.205634 0.707577 2 0 0.915446 -0.430171 -0.572681 3 0 -0.201162 -1.352270 -1.956822 4 0 -2.159223 -0.495646 -1.836526

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