pandas DataFrame rsub的实现示例

Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

pandas.DataFrame.rsub()

pandas.DataFrame.rsub 方法用于执行反向减法运算。具体来说，它相当于调用 other - self，其中 self 是调用该方法的 DataFrame。以下是该方法的参数说明及其功能：

参数说明

• other: 用于进行减法运算的值，可以是标量、序列、DataFrame 或字典。
• axis: 指定沿哪个轴进行运算。0 或 'index' 表示沿行进行运算，1 或 'columns' 表示沿列进行运算。默认为 1。
• level: 如果 other 是一个 MultiIndex，则指定沿哪个级别进行运算。默认为 None。
• fill_value: 用于填充缺失值的值。默认为 None。

示例及结果

示例 1: 使用标量进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(10)
print("\n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定标量 10):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定标量 10):
    A   B   C
0   9   6   3
1   8   5   2
2   7   4   1

示例 2: 使用序列进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

other = pd.Series([1, 2, 3])

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(other, axis=0)
print("\n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定序列):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定序列):
    A   B   C
0   0  -3  -6
1   0  -3  -6
2   0  -3  -6

示例 3: 使用 DataFrame 进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

other_df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(other_df)
print("\n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定 DataFrame):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定 DataFrame):
   A  B  C
0  0  0  0
1  0  0  0
2  0  0  0

示例 4: 使用字典进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

other_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

print("原始 DataFrame:")
print(df)

result = df.rsub(other_dict)
print("\n反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定字典):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

反向减法后的 DataFrame (使用 rsub 并指定字典):
   A  B  C
0  0 -2 -4
1  0 -3 -5
2  0 -4 -6

解释

• 使用标量进行反向减法运算:

  • df.rsub(10) 计算 DataFrame df 中的每个元素与标量 10 的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 10 减去 df 中的元素。

• 使用序列进行反向减法运算:

  • df.rsub(other, axis=0) 计算 DataFrame df 的每一行与序列 other 的对应元素的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 other 的对应元素减去 df 的元素。

• 使用 DataFrame 进行反向减法运算:

  • df.rsub(other_df) 计算 DataFrame df 与 other_df 的对应元素的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 other_df 的元素减去 df 的元素。

• 使用字典进行反向减法运算:

  • df.rsub(other_dict) 计算 DataFrame df 的每一列与字典 other_dict 中对应键的值的减法。
  • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是字典 other_dict 中的值减去 df 的元素。

这些示例展示了 DataFrame.rsub 方法的不同用法及其效果。根据具体需求，可以选择合适的参数来进行反向减法运算。

到此这篇关于pandas DataFrame rsub的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame rsub内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

最新评论