脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → pandas 算术运算和数据对齐

对pandas的算术运算和数据对齐实例详解

 更新时间：2018年12月22日 10:18:05   作者：修炼之路  
今天小编就为大家分享一篇对pandas的算术运算和数据对齐实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • Python 基础知识之字符串处理

    Python 基础知识之字符串处理

    这篇文章主要介绍了Python 基础知识之字符串处理的相关资料,这里对字符串的判断，搜索匹配及字符串变换进行了详解，需要的朋友可以参考下
    2017-01-01
  • 深度解析Python中的情感分析与情绪识别

    深度解析Python中的情感分析与情绪识别

    在当今数字化时代,情感分析与情绪识别技术日益成为人机交互,社交媒体分析,智能客服等领域的重要应用,下面我们就来深入聊聊基于Python的情感分析与情绪识别技术吧
    2025-03-03
  • Python的Django REST框架中的序列化及请求和返回

    Python的Django REST框架中的序列化及请求和返回

    这篇文章主要介绍了Python的Django REST框架中的序列化及请求和返回,使用Django REST来实现RESTful web service非常方便和强大,需要的朋友可以参考下
    2016-04-04
  • 一文解密Python中的垃圾回收

    一文解密Python中的垃圾回收

    我们知道,python 是一种高级编程语言,它提供了自动内存管理的功能,即垃圾回收机制,所以本文就来聊聊python的垃圾回收机制是如何实现的以及具体是使用,感兴趣的可以了解下
    2023-09-09
  • python神经网络MobileNetV2模型的复现详解

    python神经网络MobileNetV2模型的复现详解

    这篇文章主要为大家介绍了python神经网络MobileNetV2模型的复现详解，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
    2022-05-05
  • Python学习思维导图(必看篇)

    Python学习思维导图(必看篇)

    下面小编就为大家带来一篇Python学习思维导图(必看篇)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2017-06-06
  • Python随机生成带特殊字符的密码

    Python随机生成带特殊字符的密码

    这篇文章主要介绍了Python随机生成带特殊字符的密码的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2016-03-03
  • python列表中常见的一些排序方法

    python列表中常见的一些排序方法

    在Python实际开发中会经常需要用到对列表进行排序,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python列表中常见的一些排序方法,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-09-09
  • windows下python虚拟环境virtualenv安装和使用详解

    windows下python虚拟环境virtualenv安装和使用详解

    这篇文章主要介绍了windows下python虚拟环境virtualenv安装和使用详解，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2019-07-07
  • Python导入模块的3种方式小结

    Python导入模块的3种方式小结

    本文主要介绍了Python导入模块的3种方式小结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-03-03

最新评论