Python Pandas Series.subtract()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.subtract()函数基本上是对系列和其他的元素进行减法（二进制运算符sub）。它等同于系列-其他，但支持在其中一个输入中用fill_value替代缺失的数据。

语法: Series.subtract(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

参数:
other：系列或标量值
fill_value :在计算前用这个值填补现有的缺失（NaN）值，以及成功的系列排列所需的任何新元素。
level :跨层广播，与通过的MultiIndex层的索引值相匹配。

返回：Series

示例#1 :使用Series.subtract()函数从给定的Series对象中逐个减去一个标量。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.subtract()函数来执行标量元素减去序列的操作。

# subtract all the elements of the 
# series by 10
sr.subtract(10)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.subtract()函数已经成功地将给定系列对象的所有元素减去10。请注意，没有对缺失的值进行减法。

示例#2 :使用Series.subtract()函数从给定的Series对象中逐一减去一个标量。同时用100来替换缺失的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在，我们将使用Series.subtract()函数对系列中的标量元素进行减法。我们将用100替换我们系列对象中的缺失值。

# subtract all the elements of the 
# series by 10 and also fill 100 at
# the place of missing values.
sr.subtract(10, fill_value = 100)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.subtract()函数已经成功地将给定系列对象的所有元素减去10。注意我们是如何在缺失值的地方替换成100的。