如何减去 pandas dataframe 中的两列

您可以使用以下语法从 pandas DataFrame 中的一列中减去另一列：

 #subtract column 'B' from column 'A'
df[' AB '] = df. A - df. B

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：减去 Pandas 中的两列

以下代码演示了如何从 pandas DataFrame 中的一列中减去另一列并将结果分配给新列：

 import pandas as pd

#createDataFrame 
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, 8, 9, 12, 9, 12, 4],
                   ' C ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#subtract column B from column A
df[' AB '] = df. A - df. B

#view DataFrame
df

        A B C AB
0 25 5 11 20
1 12 7 8 5
2 15 8 10 7
3 14 9 6 5
4 19 12 6 7
5 23 9 5 14
6 25 12 9 13
7 29 4 12 25

名为“ AB ”的新列显示从 A 列中的值减去 B 列中的值的结果。

示例 2：减去两列缺失值

如果我们从 pandas DataFrame 中的一列中减去另一列，并且其中一列中存在缺失值，则减法的结果将始终是缺失值：

 import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame with some missing values
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, np. no , 9, 12, np. no , 12, 4],
                   ' C ': [np. no , 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) 

#subtract column B from column A
df[' AB '] = df. A - df. B

#view DataFrame
df

	A B C AB
0 25 5.0 NaN 20.0
1 12 7.0 8.0 5.0
2 15 NaN 10.0 NaN
3 14 9.0 6.0 5.0
4 19 12.0 6.0 7.0
5 23 NaN 5.0 NaN
6 25 12.0 9.0 13.0
7 29 4.0 12.0 25.0

如果需要，您可以在从一列中减去另一列之前使用df.fillna(0)函数将 dataFrame 中的所有缺失值替换为零：

 import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame with some missing values
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, np. no , 9, 12, np. no , 12, 4],
                   ' C ': [np. no , 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) 

#replace all missing values with zeros
df = df. fillna ( 0 )

#subtract column B from column A
df[' AB '] = df. A - df. B

#view DataFrame
df
	A B C AB
0 25 5.0 0.0 20.0
1 12 7.0 8.0 5.0
2 15 0.0 10.0 15.0
3 14 9.0 6.0 5.0
4 19 12.0 6.0 7.0
5 23 0.0 5.0 23.0
6 25 12.0 9.0 13.0
7 29 4.0 12.0 25.0

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