【Pandas】pandas DataFrame sub

Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

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

pandas.DataFrame.sub()

pandas.DataFrame.sub() 方法用于执行逐元素的减法操作。这个方法可以用于两个 DataFrame 之间的减法，也可以用于 DataFrame 和一个标量之间的减法。下面是对参数的详细描述：

• other: 可以是另一个 DataFrame、Series、Index、常量或可广播到相同形状的数组。
• axis: 指定沿哪个轴进行操作。0 或 'index' 表示沿行操作，1 或 'columns' 表示沿列操作。
• level: 如果索引是多重索引（MultiIndex），则可以指定沿哪个级别进行操作。
• fill_value: 如果遇到缺失值（NaN），可以使用这个值来填充。

#示例

假设我们有两个 DataFrame：

import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
})df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 1],'B': [2, 2, 2]
})

示例 1: DataFrame 与 DataFrame 之间的减法

result = df1.sub(df2)
print(result)

输出:

   A  B
0  0  2
1  1  3
2  2  4

示例 2: DataFrame 与标量之间的减法

result = df1.sub(1)
print(result)

输出:

   A  B
0  0  3
1  1  4
2  2  5

示例 3: 使用 fill_value 处理缺失值

假设 df2 有一个缺失值：

df2.iloc[0, 0] = None  # 设置 df2 中的一个值为 NaN
result = df1.sub(df2, fill_value=0)
print(result)

输出:

     A  B
0  1.0  2
1  1.0  3
2  2.0  4

在这个例子中，df2 中的第一个元素是 NaN，使用 fill_value=0 后，df1 中的对应元素 1 减去 0，结果仍然是 1。

这些示例展示了 pandas.DataFrame.sub() 方法的基本用法和一些常见的情况。