Pandas dataframe中两列相减

2024-03-19 02:23| 来源: 网络整理| 查看: 265

在本文中，我们将介绍在Pandas dataframe中如何计算两列的差值。Pandas是Python中一个非常流行的数据分析库，提供了大量的功能来处理和分析表格数据。

假设我们有一个Pandas dataframe，其中包含两列数据：A和B。我们想要计算这两列之间的差值，并将结果存储在新的一列中。下面是一个示例数据集：

import pandas as pd data = {'A': [10, 20, 30], 'B': [5, 10, 15]} df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含两列数据（A和B）的Pandas dataframe。

阅读更多：Pandas 教程

方法1：DataFrame.sub

Pandas提供了一个名为”sub”的函数，可以用来计算两个列之间的差值。下面是一个示例：

df['C'] = df['A'].sub(df['B'])

这将创建一个新的列”C”，其中包含A列和B列之间的差值。运行此代码后，可以通过以下方式检查结果：

print(df)

输出将是：

A B C 10 5 5 20 10 10 30 15 15 方法2：DataFrame.apply

还可以使用”apply”函数，它可以像Python中的”lambda”函数一样使用，计算两个列之间的差值。下面是一个示例：

df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] - row['B'], axis=1)

这将创建一个新的列”C”，其中包含A列和B列之间的差值。注意，”apply”函数的”axis”参数必须设置为1，以按行执行函数。运行此代码后，可以通过以下方式检查结果：

print(df)

输出将是：

A B C 10 5 5 20 10 10 30 15 15 总结

通过使用”sub”函数或”apply”函数，可以在Pandas dataframe中计算两个列之间的差值。这些方法都非常有效，并且可以轻松应用于大型数据集。希望这篇文章对你有所帮助！

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