pandas对齐运算的实现示例

2021-10-29

目录

1.算术运算和数据对齐

1.1 Series
1.2 DataFrame

2.使用填充值的算术方法

2.1 Series
2.2 DataFrame

3.DataFrame和Series混合运算

3.1 按行广播
3.2 按列广播

1.算术运算和数据对齐

import numpy as npimport 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)

a0
b1
c2
d3
dtype: int32
====================
a0
r1
c2
u3
k4
dtype: int32

有相同的索引值相加后结果变为浮点数，不相同则返回NAN值。

a1 + a2

a0.0
bNaN
c4.0
dNaN
kNaN
rNaN
uNaN
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)

qwer
a0123
b4567
c891011
====================
mer
a012
u345
c678

只有行和列索引都相同的才能运算，否则返回NAN值

a3 + a4

emqrw
a 3.0NaN NaN5.0 NaN
b NaNNaN NaNNaN NaN
c 17.0NaN NaN19.0 NaN
u NaNNaN NaNNaN NaN

2.使用填充值的算术方法

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结果变为浮点数，不相同索引值相加则返回NAN

a0
b1
c2
d3
dtype: int32
====================
a0
r1
c2
u3
k4
dtype: int32
====================
a0.0
bNaN
c4.0
dNaN
kNaN
rNaN
uNaN
dtype: float64

使用填充值，不会返回NAN值，如果a1,a2的索引值相同则将对应的值作算术运算，如果不同则作为一行新的数据，形成一个新的Series索引

a1.add(a2,fill_value=https://www.it610.com/article/0)#a1+a2 忽略NAN影响

a0.0
b1.0
c4.0
d3.0
k4.0
r1.0
u3.0
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运算，否则返回NAN

qwer
a0123
b4567
c891011
====================
mer
a012
u345
c678
====================
emqrw
a3.0NaNNaN5.0NaN
bNaNNaNNaNNaNNaN
c17.0NaNNaN19.0NaN
uNaNNaNNaNNaNNaN

只有当两个DataFrame索引独有的行和列独有的索引对应的值才返回NAN，例如下面的 b行m列返回NAN值，其索引值是由a3独有的b和a4独有的m组成的，行和列其中之一的索引值不是独有的，则返回对应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列对应的值。

#使用填充值，a3.add(a4,fill_value=https://www.it610.com/article/0)

emqrw
a 3.00.00.0 5.01.0
b 6.0NaN4.0 7.05.0
c 17.06.08.0 19.09.0
u 4.03.0NaN 5.0NaN

r 开头字母表示会翻转参数

1/a3

q w e r
a inf 1.000000 0.500000 0.333333
b 0.250 0.200000 0.166667 0.142857
c 0.125 0.111111 0.100000 0.090909

a3.rdiv(1)#翻转div（除法），结果等同 1/a3

q w e r
a inf 1.000000 0.500000 0.333333
b 0.250 0.200000 0.166667 0.142857
c 0.125 0.111111 0.100000 0.090909

reindex指定索引和缺失值
将a3的列索引替换为a4的列索引，如果索引名字不相同，则返回NAN（不改变原DataFrame索引）

a3.reindex(columns=a4.columns)）

m e r
a NaN 2 3
b NaN 6 7
c NaN 10 11

#对NAN进行填充a3.reindex(columns=a4.columns,fill_value=https://www.it610.com/article/66)#把所有的NAN替换为66(可指定任意值)

m e r
a 66 2 3
b 66 6 7
c 66 10 11

3.DataFrame和Series混合运算

3.1 按行广播

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])

每一行都减去第一行（按行进行广播）

arr - arr[0] #每一行都减去第一行（按行进行广播）

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

q w e r
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11

位置索引 iloc[m,n] 第一个参数m表示行，第二个参数n表示列

s1 = a3.iloc[0]#取出第一行s1

q0
w1
e2
r3
Name: a, dtype: int32

每一行都减去第一行（按行进行广播）

a3-s1#每一行都减去第一行（按行进行广播）

q w e r
a 0 0 0 0
b 4 4 4 4
c 8 8 8 8

3.2 按列广播

取出q这一列

s2 = a3['q']#取出q这一列s2

a0
b4
c8
Name: q, dtype: int32

默认是行axis=1，指定axis='index'或axis=0，按列进行广播(a3所有列分别减去第q列)

a3.sub(s2,axis='index')#默认是行axis=1，指定axis='index'(或axis=0)，按列进行广播(a3所有列分别减去第q列)

q w e r
a 0 1 2 3
b 0 1 2 3
c 0 1 2 3

a3.sub(s2,axis=0)#默认是行axis=1，指定axis=0(或)axis='index'，按列进行广播(a3所有列分别减去第q列)

q w e r
a 0 1 2 3
b 0 1 2 3
c 0 1 2 3

a3.sub(s2)#默认情况 axis=1

a b c e q r w
a NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

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