对pandas的算术运算和数据对齐实例详解
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2022-05-21 17:22:08
pandas可以对不同索引的对象进行算术运算,如果存在不同的索引对,结果的索引就是该索引对的并集。
一、算术运算
a、series的加法运算
s1 = s...
pandas可以对不同索引的对象进行算术运算,如果存在不同的索引对,结果的索引就是该索引对的并集。
一、算术运算
a、series的加法运算
s1 = series([1,2,3],index=["a","b","c"]) s2 = series([4,5,6],index=["a","c","e"]) print(s1+s2) ''' a 5.0 b nan c 8.0 e nan '''
sereis相加会自动进行数据对齐操作,在不重叠的索引处会使用na(nan)值进行填充,series进行算术运算的时候,不需要保证series的大小一致。
b、dataframe的加法运算
d1 = np.arange(1,10).reshape(3,3) dataframe1 = dataframe(d1,index=["a","b","c"],columns=["one","two","three"]) d2 = np.arange(1,10).reshape(3,3) dataframe2 = dataframe(d2,index=["a","b","e"],columns=["one","two","four"]) print(dataframe1+dataframe2) ''' four one three two a nan 2.0 nan 4.0 b nan 8.0 nan 10.0 c nan nan nan nan e nan nan nan nan '''
dataframe相加时,对齐操作需要行和列的索引都重叠的时候才回相加,否则会使用na值进行填充。
二、指定填充值
s1 = series([1,2,3],index=["a","b","c"]) s2 = series([4,5,6],index=["a","c","e"]) print( s1.add(s2,fill_value=0)) ''' a 5.0 b 2.0 c 8.0 e 6.0 '''
需要注意的时候,使用add方法对两个series进行相加的时候,设置fill_value的值是对于不存在索引的series用指定值进行填充后再进行相加。除了加法add,还有sub减法,div除法,mul乘法,使用方式与add相同。dataframe与series一样。
s1 = series([1,2,3],index=["a","b","c"]) s2 = series([4,5,6],index=["a","c","e"]) print(s2.reindex(["a","b","c","d"],fill_value=0)) ''' a 4 b 0 c 5 d 0 ''' s3 = s1 + s2 print(s3.reindex(["a","b","c","e"],fill_value=0)) ''' a 5.0 b nan c 8.0 e nan '''
使用reindex进行填充的时候,需要注意的是,不能对已经是值为nan的进行重新赋值,只能对使用reindex之前不存在的所以使用指定的填充值,dataframe也是一样的。
三、dataframe与series的混合运算
a、dataframe的行进行广播
a = np.arange(9).reshape(3,3) d = dataframe(a,index=["a","b","c"],columns=["one","two","three"]) #取d的第一行为series s = d.ix[0] print(d+s) ''' one two three a 0 2 4 b 3 5 7 c 6 8 10 '''
b、dataframe的列进行广播
a = np.arange(9).reshape(3,3) d = dataframe(a,index=["a","b","c"],columns=["one","two","three"]) #取d的第一列为series s = d["one"] print(d.add(s,axis=0)) ''' one two three a 0 1 2 b 6 7 8 c 12 13 14 '''
对列进行广播的时候,必须要使用add方法,而且还要将axis设置为0,不然就会得到下面的结果
print(d.add(s)) ''' a b c one three two a nan nan nan nan nan nan b nan nan nan nan nan nan c nan nan nan nan nan nan '''
以上这篇对pandas的算术运算和数据对齐实例详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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