Python|熊猫系列.sub()
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。
Python Series.sub()用于从调用者系列中减去具有相同长度的系列或列表对象。
Syntax: Series.sub(other, level=None, fill_value=None, axis=0)
Parameters:
other: other series or list type to be subtracted from caller series
fill_value: Value to be replaced by NaN in series/list before subtracting
level: integer value of level in case of multi index
Return type: Caller series with subtracted values
要下载以下示例中使用的数据集，请单击此处。
在以下示例中，使用的数据框包含一些 NBA 球员的数据。下面附上任何操作之前的数据帧图像。 _0.png)
示例 #1：减去列表
在此示例中，前 5 行使用 .head() 方法存储在新变量中。之后，使用 .sub() 方法创建一个相同长度的列表并从工资列中减去
# importing pandas module
import pandas as pd
# reading csv file from url
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# creating short data of 5 rows
short_data = data.head()
# creating list with 5 values
list =[5, 4, 3, 2, 1]
# subtracting list data
# creating new column
short_data["Subtracted values"]= short_data["Salary"].sub(list)
# display
short_data
输出：
如输出图像所示，可以比较 Subtracted values 列具有 Salary 列的减去值 - 列表。 _1.png)
示例 #2：将系列添加到具有空值的系列
在此示例中，从 Salary 列中减去 Age 列。由于薪水列也包含空值，默认情况下，无论减去什么，它都会返回 NaN。在此示例中，传递 20 以将空值替换为 20。
# importing pandas module
import pandas as pd
# reading csv file from url
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# age series
age = data["Age"]
# na replacement
na = 20
# adding values
# storing to new column
data["Subtracted values"]= data["Salary"].sub(other = age, fill_value = na)
# display
data
输出：
如输出图像所示，在 Null 值的情况下，减去值列已从 20 中减去年龄列。 _2.png)