pandas对齐运算的实现示例
1.算术运算和数据对齐
import numpy as np import pandas as pd
1.1 series
a1 = pd.series(np.arange(4),index=['a','b','c','d']) a2 = pd.series(np.arange(5),index=['a','r','c','u','k']) print(a1) print("="*20) print(a2)
a 0
b 1
c 2
d 3
dtype: int32
====================
a 0
r 1
c 2
u 3
k 4
dtype: int32
有相同的索引值相加后结果变为浮点数,不相同则返回nan值。
a1 + a2
a 0.0
b nan
c 4.0
d nan
k nan
r nan
u nan
dtype: float64
1.2 dataframe
a3 = pd.dataframe(np.arange(12).reshape(3,4),index=['a','b','c'],columns=['q','w','e','r']) a4 = pd.dataframe(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','u','c'],columns=['m','e','r']) print(a3) print("="*20) print(a4)
q w e r
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
====================
m e r
a 0 1 2
u 3 4 5
c 6 7 8
只有行和列索引都相同的才能运算,否则返回nan值
a3 + a4
e m q r w
a 3.0 nan nan 5.0 nan
b nan nan nan nan nan
c 17.0 nan nan 19.0 nan
u nan nan nan nan nan
2.使用填充值的算术方法
2.1 series
a1 = pd.series(np.arange(4),index=['a','b','c','d']) a2 = pd.series(np.arange(5),index=['a','r','c','u','k']) print(a1) print("="*20) print(a2) print("="*20) print(a1 + a2) #有相同的索引值相加后结果变为浮点数,不相同索引值相加则返回nan
a 0
b 1
c 2
d 3
dtype: int32
====================
a 0
r 1
c 2
u 3
k 4
dtype: int32
====================
a 0.0
b nan
c 4.0
d nan
k nan
r nan
u nan
dtype: float64
使用填充值,不会返回nan值,如果a1,a2的索引值相同则将对应的值作算术运算,如果不同则作为一行新的数据,形成一个新的series索引
a1.add(a2,fill_value=0) #a1+a2 忽略nan影响
a 0.0
b 1.0
c 4.0
d 3.0
k 4.0
r 1.0
u 3.0
dtype: float64
2.2 dataframe
a3 = pd.dataframe(np.arange(12).reshape(3,4),index=['a','b','c'],columns=['q','w','e','r']) a4 = pd.dataframe(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','u','c'],columns=['m','e','r']) print(a3) print("="*20) print(a4) print("="*20) print(a3 + a4) #只有行索引和列索引都相同的才能运算,否则返回nan
q w e r
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
====================
m e r
a 0 1 2
u 3 4 5
c 6 7 8
====================
e m q r w
a 3.0 nan nan 5.0 nan
b nan nan nan nan nan
c 17.0 nan nan 19.0 nan
u nan nan nan nan nan
只有当两个dataframe索引独有的行和列独有的索引对应的值才返回nan,例如下面的 b行m列返回nan值,其索引值是由a3独有的b和a4独有的m组成的,行和列其中之一的索引值不是独有的,则返回对应dataframe中的值,例如a行q列中的是a3,a4都有的,返回a3中 a行q列对应的值。
#使用填充值, a3.add(a4,fill_value=0)
e m q r w
a 3.0 0.0 0.0 5.0 1.0
b 6.0 nan 4.0 7.0 5.0
c 17.0 6.0 8.0 19.0 9.0
u 4.0 3.0 nan 5.0 nan
r 开头字母表示会翻转参数
1/a3
q w e r
a inf 1.000000 0.500000 0.333333
b 0.250 0.200000 0.166667 0.142857
c 0.125 0.111111 0.100000 0.090909
a3.rdiv(1) #翻转div(除法),结果等同 1/a3
q w e r
a inf 1.000000 0.500000 0.333333
b 0.250 0.200000 0.166667 0.142857
c 0.125 0.111111 0.100000 0.090909
reindex指定索引和缺失值
将a3的列索引替换为a4的列索引 ,如果索引名字不相同,则返回nan(不改变原dataframe索引)
a3.reindex(columns=a4.columns))
m e r
a nan 2 3
b nan 6 7
c nan 10 11
#对nan进行填充 a3.reindex(columns=a4.columns,fill_value=66) #把所有的nan替换为66(可指定任意值)
m e r
a 66 2 3
b 66 6 7
c 66 10 11
3.dataframe和series混合运算
3.1 按行广播
arr = np.arange(12).reshape(3,4) arr
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
取出第一行
arr[0] #取出第一行
array([0, 1, 2, 3])
每一行都减去第一行(按行进行广播)
arr - arr[0] #每一行都减去第一行(按行进行广播)
array([[0, 0, 0, 0],
[4, 4, 4, 4],
[8, 8, 8, 8]])
a3 = pd.dataframe(np.arange(12).reshape(3,4),index=['a','b','c'],columns=['q','w','e','r']) a3
q w e r
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
位置索引 iloc[m,n] 第一个参数m表示行,第二个参数n表示列
s1 = a3.iloc[0] #取出第一行 s1
q 0
w 1
e 2
r 3
name: a, dtype: int32
每一行都减去第一行(按行进行广播)
a3-s1 #每一行都减去第一行(按行进行广播)
q w e r
a 0 0 0 0
b 4 4 4 4
c 8 8 8 8
3.2 按列广播
取出q这一列
s2 = a3['q'] #取出q这一列 s2
a 0
b 4
c 8
name: q, dtype: int32
默认是行axis=1,指定axis='index'或axis=0,按列进行广播(a3所有列分别减去第q列)
a3.sub(s2,axis='index') #默认是行axis=1,指定axis='index'(或axis=0),按列进行广播(a3所有列分别减去第q列)
q w e r
a 0 1 2 3
b 0 1 2 3
c 0 1 2 3
a3.sub(s2,axis=0) #默认是行axis=1,指定axis=0(或)axis='index',按列进行广播(a3所有列分别减去第q列)
q w e r
a 0 1 2 3
b 0 1 2 3
c 0 1 2 3
a3.sub(s2) #默认情况 axis=1
a b c e q r w
a nan nan nan nan nan nan nan
b nan nan nan nan nan nan nan
c nan nan nan nan nan nan nan
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