1.算術(shù)運算和數(shù)據(jù)對齊

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結(jié)果變?yōu)楦↑c數(shù)，不相同則返回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運算，否則返回NAN值

a3 + a4  

e m q r w
a3.0 NaNNaN 5.0NaN
bNaN NaNNaN NaNNaN
c17.0 NaNNaN 19.0NaN
uNaN NaNNaN NaNNaN

2.使用填充值的算術(shù)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結(jié)果變?yōu)楦↑c數(shù)，不相同索引值相加則返回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，不會返回NAN值，如果a1,a2的索引值相同則將對應(yīng)的值作算術(shù)運算，如果不同則作為一行新的數(shù)據(jù)，形成一個新的Series索引

a1.add(a2,fill_value=0)  #a1+a2 忽略NAN影響

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運算，否則返回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

只有當(dāng)兩個DataFrame索引獨有的行和列獨有的索引對應(yīng)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獨有的b和a4獨有的m組成的，行和列其中之一的索引值不是獨有的，則返回對應(yīng)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列對應(yīng)的值。

#使用填充值，
a3.add(a4,fill_value=0)  

e m q r w
a3.0 0.0 0.05.0 1.0
b6.0 NaN 4.07.0 5.0
c17.0 6.0 8.019.0 9.0
u4.0 3.0 NaN5.0 NaN

r 開頭字母表示會翻轉(zhuǎn)參數(shù)

1/a3

qwer
ainf1.0000000.5000000.333333
b0.2500.2000000.1666670.142857
c0.1250.1111110.1000000.090909

a3.rdiv(1)#翻轉(zhuǎn)div（除法），結(jié)果等同 1/a3

qwer
ainf1.0000000.5000000.333333
b0.2500.2000000.1666670.142857
c0.1250.1111110.1000000.090909

reindex指定索引和缺失值

將a3的列索引替換為a4的列索引 ，如果索引名字不相同，則返回NAN（不改變原DataFrame索引）

a3.reindex(columns=a4.columns)）

mer
aNaN23
bNaN67
cNaN1011

#對NAN進行填充
a3.reindex(columns=a4.columns,fill_value=66)  #把所有的NAN替換為66(可指定任意值)

mer
a6623
b6667
c661011

3.DataFrame和Series混合運算

3.1 按行廣播

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])

每一行都減去第一行（按行進行廣播）

arr - arr[0] #每一行都減去第一行（按行進行廣播）

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

qwer
a0123
b4567
c891011

位置索引 iloc[m,n] 第一個參數(shù)m表示行，第二個參數(shù)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

每一行都減去第一行（按行進行廣播）

a3-s1 #每一行都減去第一行（按行進行廣播）

qwer
a0000
b4444
c8888

3.2 按列廣播

取出q這一列

s2 = a3['q']  #取出q這一列
s2

a 0
b 4
c 8
Name: q, dtype: int32

默認是行axis=1，指定axis='index'或axis=0，按列進行廣播(a3所有列分別減去第q列)

a3.sub(s2,axis='index')  #默認是行axis=1，指定axis='index'(或axis=0)，按列進行廣播(a3所有列分別減去第q列)

qwer
a0123
b0123
c0123

a3.sub(s2,axis=0)  #默認是行axis=1，指定axis=0(或)axis='index'，按列進行廣播(a3所有列分別減去第q列)

qwer
a0123
b0123
c0123

a3.sub(s2)  #默認情況 axis=1

abceqrw
aNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
bNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
cNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN

到此這篇關(guān)于pandas對齊運算的實現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas對齊運算內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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