Как вычесть два столбца в pandas dataframe

Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы вычесть один столбец из другого в DataFrame pandas:

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

Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: вычесть два столбца в Pandas

Следующий код показывает, как вычесть один столбец из другого в DataFrame pandas и присвоить результат новому столбцу:

 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

Новый столбец под названием « AB » отображает результаты вычитания значений в столбце B из значений в столбце A.

Пример 2. Вычесть два столбца с пропущенными значениями

Если мы вычитаем один столбец из другого в DataFrame pandas и в одном из столбцов есть пропущенные значения, результатом вычитания всегда будет пропущенное значение:

 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

Если хотите, вы можете заменить все пропущенные значения в dataFrame нулями с помощью функции df.fillna(0) перед вычитанием одного столбца из другого:

 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

Дополнительные ресурсы

Как добавить строки в DataFrame Pandas
Как добавить массив Numpy в DataFrame Pandas
Как подсчитать количество строк в Pandas DataFrame