pandas读书笔记 算数运算和数据对齐
pandas最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算数运算。在对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集。
Series
s1=Series([7.3,-,3.4,1.5],index=['a','c','d','e'])
s2=Series([-2.1,3.6,-1.5,,3.1],index=['a','c','e','f','g']) s1
Out[]:
a 7.3
c -25.0
d 3.4
e 1.5
dtype: float64 s2
Out[]:
a -2.1
c 3.6
e -1.5
f 4.0
g 3.1
dtype: float64
它们相加就会产生:
s1+s2
Out[]:
a 5.2
c -21.4
d NaN
e 0.0
f NaN
g NaN
dtype: float64
自动的数据对齐操作在不重叠的索引处引入了NA值。
DataFrame
对齐操作会同时发生在行和列上:
df1=DataFrame(np.arange().reshape((,)),columns=list('bcd'),
index=['Ohio','Texas','Colorado']) df2=DataFrame(np.arange().reshape((,)),columns=list('bde'),
index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon']) df1
Out[]:
b c d
Ohio
Texas
Colorado df2
Out[]:
b d e
Utah
Ohio
Texas
Oregon
把它们相加后会返回一个新的DataFrame,其索引和列为原来那两个DataFrame的并集:
df1+df2
Out[]:
b c d e
Colorado NaN NaN NaN NaN
Ohio 3.0 NaN 6.0 NaN
Oregon NaN NaN NaN NaN
Texas 9.0 NaN 12.0 NaN
Utah NaN NaN NaN NaN
df1=DataFrame(np.arange().reshape((,)),columns=list('abcd')) df2=DataFrame(np.arange().reshape((,)),columns=list('abcde')) df1
Out[]:
a b c d df2
Out[]:
a b c d e
将它们相加时,没有重叠的位置就会产生NA值:
df1+df2
Out[]:
a b c d e
0.0 2.0 4.0 6.0 NaN
9.0 11.0 13.0 15.0 NaN
18.0 20.0 22.0 24.0 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN
使用df1的add方法,传入df2以及一个fill_value参数:
df1.add(df2,fill_value=)
Out[]:
a b c d e
0.0 2.0 4.0 6.0 4.0
9.0 11.0 13.0 15.0 9.0
18.0 20.0 22.0 24.0 14.0
15.0 16.0 17.0 18.0 19.0
与此类似,在对Series或DataFrame重新索引时,也可以指定一个填充值:
df1.reindex(columns=df2.columns,fill_value=)
Out[]:
a b c d e
DataFrame和Series之间的运算
arr=np.arange().reshape((,)) arr
Out[]:
array([[ , , , ],
[ , , , ],
[ , , , ]]) arr[]
Out[]: array([, , , ]) arr-arr[]
Out[]:
array([[, , , ],
[, , , ],
[, , , ]])
这就叫做广播(broadcasting)。DataFrame和Series之间的运算差不多如此:
frame=DataFrame(np.arange().reshape((,)),columns=list('bde'),
index=['Utah','Ohio','Texas','Oregon']) series=frame.ix[]
__main__:: DeprecationWarning:
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated frame
Out[]:
b d e
Utah
Ohio
Texas
Oregon series
Out[]:
b
d
e
Name: Utah, dtype: int32
frame-series
Out[]:
b d e
Utah
Ohio
Texas
Oregon
也可以理解为纵向广播↓。
如果某个索引值在DataFrame的列或Series的索引中找不到,则参与运算的两个对象就会被重新索引以形成并集:
series2=Series(range(),index=['b','e','f']) frame+series2
Out[]:
b d e f
Utah 0.0 NaN 3.0 NaN
Ohio 3.0 NaN 6.0 NaN
Texas 6.0 NaN 9.0 NaN
Oregon 9.0 NaN 12.0 NaN
series3=frame['d'] frame
Out[]:
b d e
Utah
Ohio
Texas
Oregon series3
Out[]:
Utah
Ohio
Texas
Oregon
Name: d, dtype: int32 frame.sub(series3,axis=)
Out[]:
b d e
Utah -
Ohio -
Texas -
Oregon -
传入的轴号就是希望匹配的轴。
可以理解为横向广播 →
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