有两个索引不同但具有匹配列的数据帧,我该如何计算它们之间的差异?熊猫计算两个不同索引的数据帧
例如,
df1 = pd.DataFrame({ 'a': (188, 750, 1330, 1385, 188, 750, 1330, 1385),
'b': (51.12, 51.45, 74.49, 29.21, 39.98, 3.98, 14.46, 16.51),
'c': pd.Categorical(['R', 'R', 'R', 'R', 'F', 'F', 'F', 'F']) })
df1 = df1.set_index(['a'])
b c
a
188 51.12 R
750 51.45 R
1330 74.49 R
1385 29.21 R
188 39.98 F
750 3.98 F
1330 14.46 F
1385 16.51 F
df2 = pd.DataFrame({ 'x': (20, 50),
'c': pd.Categorical(['R', 'F']) })
df2 = df2.set_index(['c'])
x
c
R 20
F 50
我想利用b
列的差在df1
基于在df1
柱c
应df2
匹配索引c
病症的df2
x
。
结果会是这样的:
b c diff
a
188 51.12 R 31.12
750 51.45 R 31.45
1330 74.49 R 54.49
1385 29.21 R 9.21
188 39.98 F -10.02
750 3.98 F -46.02
1330 14.46 F -35.54
1385 16.51 F -33.49
是将这些方法也有一系列的工作,例如,如果DF2是一个系列,而不是一个数据帧。将Series转换为DataFrame并提供列名很容易,但我要求这是一个进一步的说明。 – PedroA
是的,这很容易。每列是“串联”的,例如, 'df2 ['x']'是'Series' – jezrael