pandasDataFramersub的实现示例

目录

• Pandas2.2 DataFrame
• Binary operator functions
• pandas.DataFrame.rsub()
• 参数说明
• 示例及结果
• 示例 1: 使用标量进行反向减法运算
• 示例 2: 使用序列进行反向减法运算
• 示例 3: 使用 DataFrame 进行反向减法运算
• 示例 4: 使用字典进行反向减法运算
• 解释

方法	描述
DataFrame.add(other)	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的减法操作
DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的乘法操作
DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的除法操作
DataFrame.truediv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的真除法操作
DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的地板除法操作
DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的取模操作
DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value])	用于对 DataFrame 中的元素进行幂运算
DataFrame.dot(other)	用于计算两个 DataFrame（或 DataFrame 与 Series/数组）之间的**矩阵点积（矩阵乘法）**的方法
DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向加法运算
DataFrame.rsub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向减法运算

pandas.DataFrame.rsub 方法用于执行反向减法运算。具体来说，它相当于调用 other - self，其中 self 是调用该方法的 DataFrame。以下是该方法的参数说明及其功能：

• other: 用于进行减法运算的值，可以是标量、序列、DataFrame 或字典。
• axis: 指定沿哪个轴进行运算。0 或 'index' 表示沿行进行运算，1 或 'columns' 表示沿列进行运算。默认为 1。
• level: 如果 other 是一个 MultiIndex，则指定沿哪个级别进行运算。默认为 None。
• fill_value: 用于填充缺失值的值。默认为 None。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(10)
print("n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定标量 10):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定标量 10):
    A   B   C
0   9   6   3
1   8   5   2
2   7   4   1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

other = pd.Series([1, 2, 3])

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(other, axis=0)
print("n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定序列):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定序列):
    A   B   C
0   0  -3  -6
1   0  -3  -6
2   0  -3  -6

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

other_df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(other_df)
print("n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定 DataFrame):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定 DataFrame):
   A  B  C
0  0  0  0
1  0  0  0
2  0  0  0

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

other_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(other_dict)
print("n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定字典):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定字典):
   A  B  C
0  0 -2 -4
1  0 -3 -5
2  0 -4 -6

• 使用标量进行反向减法运算:

  • df.rsub(10) 计算 DataFrame df 中的每个元素与标量 10 的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 10 减去 df 中的元素。

• 使用序列进行反向减法运算:

  • df.rsub(other, axis=0) 计算 DataFrame df 的每一行与序列 other 的对应元素的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 other 的对应元素减去 df 的元素。

• 使用 DataFrame 进行反向减法运算:

  • df.rsub(other_df) 计算 DataFrame df 与 other_df 的对应元素的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 other_df 的元素减去 df 的元素。

• 使用字典进行反向减法运算:

  • df.rsub(other_dict) 计算 DataFrame df 的每一列与字典 other_dict 中对应键的值的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是字典 other_dict 中的值减去 df 的元素。

这些示例展示了 DataFrame.rsub 方法的不同用法及其效果。根据具体需求，可以选择合适的参数来进行反向减法运算。

到此这篇关于pandas DataFrame rsub的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame rsub内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

您可能感兴趣的文章:

• pandas DataFrame的修改方法(值、列、索引)
• pandas DataFrame 删除重复的行的实现方法
• pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法
• 用pandas中的DataFrame时选取行或列的方法
• pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
• python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法
• pandas对dataFrame中某一个列的数据进行处理的方法
• Pandas 合并多个Dataframe(merge,concat)的方法