<\/p>\n
U kunt de volgende syntaxis gebruiken om de ene kolom van de andere af te trekken in een Panda DataFrame:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u de ene kolom van de andere in een Panda DataFrame kunt aftrekken en het resultaat aan een nieuwe kolom kunt toewijzen:<\/span><\/p>\n De nieuwe kolom genaamd ‚ AB<\/strong> ‚ geeft de resultaten weer van het aftrekken van de waarden in kolom B van de waarden in kolom A.<\/span><\/p>\n Als we de ene kolom van de andere aftrekken in een Panda DataFrame en er ontbreken waarden in een van de kolommen, zal het resultaat van het aftrekken altijd een ontbrekende waarde zijn:<\/span><\/p>\n Als u wilt, kunt u alle ontbrekende waarden in het dataFrame vervangen door nullen met behulp van de functie df.fillna(0)<\/strong> voordat u de ene kolom van de andere aftrekt:<\/span><\/p>\n Rijen toevoegen aan een Pandas DataFrame<\/a> U kunt de volgende syntaxis gebruiken om de ene kolom van de andere af te trekken in een Panda DataFrame: #subtract column ‚B‘ from column ‚A‘ df[‚ AB ‚] = df. A – df. B De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken. Voorbeeld 1: Trek twee kolommen af […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1946","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n #subtract column 'B' from column 'A'<\/span>\ndf[' AB<\/span> '] = df. A<\/span> - df. B\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Trek twee kolommen af in Panda’s<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span> \ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' B<\/span> ': [5, 7, 8, 9, 12, 9, 12, 4],\n ' C<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#subtract column B from column A<\/span>\ndf[' AB<\/span> '] = df. A<\/span> - df. B<\/span>\n\n#view DataFrame<\/span>\ndf\n\n A B C AB\n0 25 5 11 20\n1 12 7 8 5\n2 15 8 10 7\n3 14 9 6 5\n4 19 12 6 7\n5 23 9 5 14\n6 25 12 9 13\n7 29 4 12 25\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Trek twee kolommen met ontbrekende waarden af<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create DataFrame with some missing values<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' B<\/span> ': [5, 7, np. no<\/span> , 9, 12, np. no<\/span> , 12, 4],\n ' C<\/span> ': [np. no<\/span> , 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) \n<\/span>\n#subtract column B from column A<\/span>\ndf[' AB<\/span> '] = df. A<\/span> - df. B\n<\/span>\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tA B C AB\n0 25 5.0 NaN 20.0\n1 12 7.0 8.0 5.0\n2 15 NaN 10.0 NaN\n3 14 9.0 6.0 5.0\n4 19 12.0 6.0 7.0\n5 23 NaN 5.0 NaN\n6 25 12.0 9.0 13.0\n7 29 4.0 12.0 25.0\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#create DataFrame with some missing values<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' B<\/span> ': [5, 7, np. no<\/span> , 9, 12, np. no<\/span> , 12, 4],\n ' C<\/span> ': [np. no<\/span> , 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) \n<\/span>\n#replace all missing values with zeros\n<\/span>df = df. fillna<\/span> ( 0<\/span> )\n\n#subtract column B from column A<\/span>\ndf[' AB<\/span> '] = df. A<\/span> - df. B<\/span>\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\tA B C AB\n0 25 5.0 0.0 20.0\n1 12 7.0 8.0 5.0\n2 15 0.0 10.0 15.0\n3 14 9.0 6.0 5.0\n4 19 12.0 6.0 7.0\n5 23 0.0 5.0 23.0\n6 25 12.0 9.0 13.0\n7 29 4.0 12.0 25.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe u een Numpy-array aan een Pandas DataFrame toevoegt<\/a>
Hoe het aantal rijen in Pandas DataFrame te tellen<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"