pandas如何實(shí)現(xiàn)兩個(gè)dataframe相減
pandas實(shí)現(xiàn)兩個(gè)dataframe相減
方式一
a=np.array([['北京','北方','一線','非沿海'],['杭州','南方','二線','非沿海'],['深圳','南方','一線','沿海'],['煙臺(tái)','北方','三線','沿海']]) df1=pd.DataFrame(a,index=[1,2,3,4],columns=['城市','地理','級(jí)別','是否沿海'])
城市 地理 級(jí)別 是否沿海
1 北京 北方 一線 非沿海
2 杭州 南方 二線 非沿海
3 深圳 南方 一線 沿海
4 煙臺(tái) 北方 三線 沿海
假如我們把一線城市的信息拿出來
city_level_1_data = df1[df1['級(jí)別'].isin(['一線'])]
現(xiàn)在我們想直接拿到df1中除了city_level_1_data的全部數(shù)據(jù)
城市 地理 級(jí)別 是否沿海
1 北京 北方 一線 非沿海
3 深圳 南方 一線 沿海
# 我們能想到的怎么做呢 df1 - city_level_1_data
上述當(dāng)然是不行的，我們只能再想個(gè)辦法。
city_level_1_index = city_level_1_data.index.to_list() [1, 3]
找到city_level_1_data 的索引就好辦了
df1[~df1.index.isin(city_level_1_index)]
城市 地理 級(jí)別 是否沿海 2 杭州 南方 二線 非沿海 4 煙臺(tái) 北方 三線 沿海
DataFrame中兩列數(shù)據(jù)相減代碼
使用pandas庫(kù)，可以這樣做:
import pandas as pddf['new_column'] = df['column1'] - df['column2']
其中df是數(shù)據(jù)框，'column1'和'column2'是原始列名，'new_column'是新列名。
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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