如何从另一个数据框中减去一个数据框？

予先从pandas数据帧klmn，看起来像这样：

In [15]: klmn 
Out[15]: 
    K L   M N 
0 0 a -1.374201 35 
1 0 b 1.415697 29 
2 0 a 0.233841 18 
3 0 b 1.550599 30 
4 0 a -0.178370 63 
5 0 b -1.235956 42 
6 0 a 0.088046 2 
7 0 b 0.074238 84 
8 1 a 0.469924 44 
9 1 b 1.231064 68 
10 2 a -0.979462 73 
11 2 b 0.322454 97

接着我分裂klmn成两个dataframes，klmn0和klmn1，根据在 'K' 列中的值：

In [16]: k0 = klmn.groupby(klmn['K'] == 0) 
In [17]: klmn0, klmn1 = [klmn.ix[k0.indices[tf]] for tf in (True, False)] 
In [18]: klmn0, klmn1 
Out[18]: 
( K L   M N 
0 0 a -1.374201 35 
1 0 b 1.415697 29 
2 0 a 0.233841 18 
3 0 b 1.550599 30 
4 0 a -0.178370 63 
5 0 b -1.235956 42 
6 0 a 0.088046 2 
7 0 b 0.074238 84, 
    K L   M N 
8 1 a 0.469924 44 
9 1 b 1.231064 68 
10 2 a -0.979462 73 
11 2 b 0.322454 97)

最后，我计算列的平均值klmn0，按照中的值柱：

In [19]: m0 = klmn0.groupby('L')['M'].mean(); m0 
Out[19]: 
L 
a -0.307671 
b 0.451144 
Name: M

现在，我的问题是，我怎么能减去m0从klmn1子非数据帧的M列，在L列尊重的价值？（我的意思是m0['a']会从每一行的M列klmn1，在L列有'a'，同样为m0['b']扣除。）

可以想象在替换的方式这样做值为M列klmn1与新值（减去m0后的值）。或者，可以想象这样做的方式是使klmn1保持不变，而是使用更新的M列生成新的数据帧klmn11。 我对这两种方法都感兴趣。

来源

2013-02-18 kjo

顺便说一句，我很不满意代码我曾经把'klmn'分成'klmn0'和'klmn1'。具体来说，通过迭代'（True，False）'来理解两个子数据框似乎很麻烦。是否有一些使用'groupby'对象'k0'直接提取子数据帧的索引表达式'klmn'或'klmn.ix [...]'？ – kjo 2013-02-18 22:43:47

如果重置klmn1数据帧的指数是在L列的，那么你的数据框会自动校准与任何系列的指数你从中减去：

In [1]: klmn1.set_index('L')['M'] - m0 
Out[1]: 
L 
a 0.777595 
a -0.671791 
b 0.779920 
b -0.128690 
Name: M

来源

2013-02-18 22:57:15 Zelazny7

选项＃1：

df1.subtract(df2, fill_value=0)

选项＃2：

df1.subtract(df2, fill_value=None)

来源

2016-12-30 21:14:41

如何从另一个数据框中减去一个数据框？

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