Pandas中的Series和DataFrame間的算術(shù)元素實(shí)例用法

這篇文章主要講解了“Pandas中的Series和DataFrame間的算術(shù)元素實(shí)例用法”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“Pandas中的Series和DataFrame間的算術(shù)元素實(shí)例用法”吧！

如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

一、Series與Series

s1 = Series([1,3,5,7],index=['a','b','c','d'])
s2 = Series([2,4,6,8],index=['a','b','c','e'])

索引對齊項(xiàng)相加，不對齊項(xiàng)的值取NaN

s1+s2
1
a  3.0
b  7.0
c 11.0
d  NaN
e  NaN
dtype: float64

二、DataFrame與DataFrame

data1 = {'水果':['蘋果','梨','草莓'],
  '數(shù)量':[3,2,5],
  '價(jià)格':[10,9,8]}
data2 = {'數(shù)量':[3,2,5,6],
  '價(jià)格':[10,9,8,7]}
df1 = DataFrame(data1)
df2 = DataFrame(data2)

在行和列上同時(shí)對齊后進(jìn)行計(jì)算，如果找不到對應(yīng)項(xiàng)則取NaN

print(df1*df2)

  價(jià)格 數(shù)量 水果
0 100.0 9.0 NaN
1 81.0 4.0 NaN
2 64.0 25.0 NaN
3 NaN NaN NaN

三、Series與DataFrame

1.利用廣播實(shí)現(xiàn)DataFrame與某行的運(yùn)算

print(df2+df2.iloc[0]) # 將第0行加到所有行上

 價(jià)格 數(shù)量
0 20 6
1 19 5
2 18 8
3 17 9

2.利用廣播實(shí)現(xiàn)DataFrame與某列的運(yùn)算(指定軸axis=0)

print(df2.sub(df2.iloc[:,0],axis=0))

 價(jià)格 數(shù)量
0 0 -7
1 0 -7
2 0 -3
3 0 -1

3.運(yùn)算時(shí)如果無法對齊，則填充NaN

s = Series([1,1,1],index=['數(shù)量','價(jià)格','重量'])
print(df2+s)

 價(jià)格 數(shù)量 重量
0 11 4 NaN
1 10 3 NaN
2 9 6 NaN
3 8 7 NaN

感謝各位的閱讀，以上就是“Pandas中的Series和DataFrame間的算術(shù)元素實(shí)例用法”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對Pandas中的Series和DataFrame間的算術(shù)元素實(shí)例用法這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！