पांडास डेटाफ़्रेम में दो कॉलम कैसे घटाएं

आप पांडा डेटाफ़्रेम में एक कॉलम को दूसरे से घटाने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

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

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: पांडा में दो कॉलम घटाएँ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि पांडा डेटाफ़्रेम में एक कॉलम को दूसरे से कैसे घटाया जाए और परिणाम को एक नए कॉलम में कैसे निर्दिष्ट किया जाए:

 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

‘ एबी ‘ नामक नया कॉलम कॉलम बी में मानों को कॉलम ए में मानों से घटाने के परिणाम प्रदर्शित करता है।

उदाहरण 2: लुप्त मान वाले दो स्तंभ घटाएँ

यदि हम पांडा डेटाफ़्रेम में एक कॉलम को दूसरे से घटाते हैं और किसी एक कॉलम में गायब मान हैं, तो घटाव का परिणाम हमेशा एक गायब मान होगा:

 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

यदि आप चाहें, तो आप एक कॉलम को दूसरे से घटाने से पहले df.fillna(0) फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटाफ़्रेम में सभी लापता मानों को शून्य से बदल सकते हैं:

 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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