Python|熊猫 dataframe.rsub()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.rsub()函数用于查找数据帧和其他元素的减法（二元运算符rfloordiv）。此函数与其他功能基本相同 - 数据框，但支持替换其中一个输入中的缺失数据。

Syntax:DataFrame.rsub(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
Parameters :
other : Series, DataFrame, or constant
axis : For Series input, axis to match Series index on
level : Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level
fill_value : Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missing.

Returns : result : DataFrame

编程需要懂一点英语

示例 #1：使用rsub()函数将系列中的每个元素减去列轴上数据框中的相应值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4], 
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]}, 
                   index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
  
# Print the dataframe
df

让我们创建系列

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the series
sr = pd.Series([12, 25, 64, 18], index =["A", "B", "C", "D"])
  
# Print the series
sr

让我们使用dataframe.rsub()函数将系列中的每个元素与数据框中的相应元素相减。

# equivalent to sr - df
df.rsub(sr, axis = 1)

输出：
示例 #2：使用rsub()函数将数据框中的每个元素与其他数据框中的相应元素相减

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the first dataframe 
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                    "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                    "C":[2, 2, 7, 3, 4], 
                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]},
                     index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
  
# Creating the second dataframe
df2 = pd.DataFrame({"A":[10, 11, 7, 8, 5], 
                    "B":[21, 5, 32, 4, 6], 
                    "C":[11, 21, 23, 7, 9],
                    "D":[1, 5, 3, 8, 6]}, 
                     index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])
  
# Print the first dataframe
print(df1)
  
# Print the second dataframe
print(df2)

让我们执行df2 - df1

# subtract df1 from df2
df1.rsub(df2)

输出：