Pandas dataframe에서 두 개의 열을 빼는 방법

다음 구문을 사용하여 Pandas DataFrame의 다른 열에서 한 열을 뺄 수 있습니다.

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

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: Pandas에서 두 열 빼기

다음 코드는 Pandas DataFrame의 다른 열에서 한 열을 빼고 결과를 새 열에 할당하는 방법을 보여줍니다.

 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

‘ AB ‘라는 새로운 열에는 A열의 값에서 B열의 값을 뺀 결과가 표시됩니다.

예 2: 누락된 값이 있는 두 열 빼기

pandas DataFrame의 다른 열에서 한 열을 빼고 열 중 하나에 누락된 값이 있는 경우 빼기 결과는 항상 누락된 값이 됩니다.

 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

원하는 경우 한 열을 다른 열에서 빼기 전에 df.fillna(0) 함수를 사용하여 dataFrame의 모든 누락된 값을 0으로 바꿀 수 있습니다.

 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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