Pandas数据框相减

在本文中，我们将介绍Pandas库中相减数个数据框的方法。

前置知识

在了解如何相减数据框之前，需要对Pandas库中的数据框（DataFrame）类型有一定的了解。数据框是一种二维的、带标签的数据结构，可以包含不同类型的数据。数据框中的每一列可以是不同的数据类型（整数、浮点数、bool值等），而每一行则对应着一个记录（record）。以下是一个由两个数据框构成的示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [2, 3, 4]})

	A	B
0	1	4
1	2	5
2	3	6

	A	B
0	1	2
1	2	3
2	3	4

数据框df1和df2分别由两列A、B组成，每列有三行记录。这里将演示如何将这两个数据框相减。

数据框相减

数据框相减涉及两个数据框中对应位置数值的相减运算，结果将形成一个新的数据框。值得注意的是，两个数据框相减操作时，需要满足两个数据框维度相同。

因此，在进行数据框相减操作时，首先需要检查两个数据框的维度是否相同。如果两个数据框大小不同，需要先将它们重塑成相同的维度，这可以通过使用广播运算进行。广播运算是指将低维度数据框自动扩展为高维度数据框的过程。在广播运算过程中，低维数据框会自动重复若干次以匹配高维数据框的大小。

举个例子，对于上述示例中的两个数据框，我们可以直接进行相减：

df3 = df1 - df2
print(df3)

输出：

	A	B
0	0	2
1	0	2
2	0	2

通过运用Python的默认运算方法，两个数据框中对应位置的元素将进行相减运算，并生成新的数据框df3。

对于大小不同的数据框，我们可以使用广播运算使两个数据框大小相同，并进行相减运算：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2]})

df3 = df1 - df2
print(df3)

输出：

	A	B
0	0	NaN
1	0	NaN
2	0	NaN

在这个例子中，数据框df2只有两行，而数据框df1有三行，因此在数据框相减操作时，需要对df2进行广播运算。df2会自动重复一次以匹配df1的大小。

总结

本文介绍了Pandas库中两个数据框相减的方法。我们需要先检查两个数据框的大小是否相同，若不同则需要使用广播运算将其重塑为相同的大小。在进行数据框相减操作时，Pandas会自动匹配对应位置的元素，并按照默认的数值计算方法进行计算，之后生成一个新的数据框。数据框相减在数据分析过程中非常常用，能帮助我们更加深入地了解数据表之间的差异和关系。