如何在 Pandas DataFrame 中减去两列？
pandas 如何 dataframe 两列
2023-09-14 08:57:38 时间
正在使用的数据框：
方法一：直接法
这是__getitem__方法语法( [] )，它允许您使用列名直接访问数据框的列。
示例：减去 Pandas 数据框中的两列
- Python3
import numpy as npimport pandas as pd data = np.arange(0, 20).reshape(4, 5) df1 = pd.DataFrame(data, index=['Row 1', 'Row 2', 'Row 3', 'Row 4'], columns=['Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Column 4', 'Column 5']) # using our previous example# now let's subtract the values of two columnsdf1['Column 1'] - df1['Column 2'] |
输出：
方法 2：定义函数
我们可以创建一个专门用于减去列的函数，将列数据作为参数，然后使用 apply 方法将其应用于整个列的所有数据点。
示例：减去 Pandas 数据框中的两列
- Python3
import numpy as npimport pandas as pd def diff(a, b): return b - a data = np.arange(0, 20).reshape(4, 5) df = pd.DataFrame(data, index=['Row 1', 'Row 2', 'Row 3', 'Row 4'], columns=['Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Column 4', 'Column 5']) df['Difference_2_1'] = df.apply( lambda x: diff(x['Column 2'], x['Column 2']), axis=1) |
输出 ：
方法 3：使用apply()
由于我们要执行的操作很简单，我们可以直接使用apply()方法而无需显式定义函数。将轴参数提供为1以访问列。
句法：
s.apply(func, convert_dtype=True, args=())
参数：
- func: .apply 接受一个函数并将其应用于 pandas 系列的所有值。
- convert_dtype：根据函数的操作转换 dtype。
- args=()：传递给函数而不是系列的附加参数。
返回类型：应用功能/操作后的熊猫系列。
示例：在 Pandas Dataframe 中减去两列
- Python3
import pandas as pdimport numpy as np data = np.arange(0, 20).reshape(4, 5) df = pd.DataFrame(data, index=['Row 1', 'Row 2', 'Row 3', 'Row 4'], columns=['Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Column 4', 'Column 5']) df['diff_3_4'] = df.apply(lambda x: x['Column 3'] - x['Column 4'], axis=1)df |
输出：
方法 4：使用分配方法
assign()方法将新列分配给 DataFrame，返回一个新对象（副本），其中新列添加到原始列。
示例：减去 Pandas 数据框中的两列
- Python3
import numpy as npimport pandas as pd data = np.arange(0, 20).reshape(4, 5) df = pd.DataFrame(data, index=['Row 1', 'Row 2', 'Row 3', 'Row 4'], columns=['Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Column 4', 'Column 5']) df = df.assign(diff_1_5=df['Column 1'] - df['Column 5']) df |
输出 ：
