pandas笔记（7）DataFrame数学运算

算数运算

任意一列加、减、乘、除一个值

创建一个 DataFrame

import  numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list('abcd'),columns=['A','B','C','D'])#  返回A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9   10  11
d   12  13  14  15

加法运算：

# A 列每个值加 5
df['A'] = df['A'] + 5
df# 返回A B   C   D
a   5   1   2   3
b   9   5   6   7
c   13  9   10  11
d   17  13  14  15

减法运算：

# A 列每个值减 5
df['A'] = df['A'] - 5
df# 返回A B   C   D
a   -5  1   2   3
b   -1  5   6   7
c   3   9   10  11
d   7   13  14  15

乘法运算：

# A 列每个值乘 5
df['A'] = df['A'] * 5
df# 返回A B   C   D
a   0   1   2   3
b   20  5   6   7
c   40  9   10  11
d   60  13  14  15

除法运算：

# A 列每个值除 5
df['A'] = df['A'] / 5
df# 返回A B   C   D
a   0.0 1   2   3
b   0.8 5   6   7
c   1.6 9   10  11
d   2.4 13  14  15

任意一列加、减、乘、除一个列

两DataFrame相加、减、乘、除

两个DataFrame进行四则运算，需具有相同的行，列索引名。如果索引名不相同，则返回NAN。

'''分别创建一个4*4和3*3的df和df1。由于df1中没有D列，d行，所以df+df1时，这两列值为NAN'''
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list('abcd'),columns=['A','B','C','D'])
df1= pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = list('abc'),columns=['A','B','C'])
df+df1# 返回A        B       C       D
a   0.0     2.0     4.0     NaN
b   7.0     9.0     11.0    NaN
c   14.0    16.0    18.0    NaN
d   NaN     NaN     NaN     NaN

当使用add()函数时，可以使用fill_value方法填充单个df中的缺失数据，但当两个df中都为NAN的数据，该方法不会填充。

'''使用add方法，并为缺失值填充为0'''
df.add(df1,fill_value=0)# 返回A      B       C       D
a   0.0     2.0     4.0     3.0
b   7.0     9.0     11.0    7.0
c   14.0    16.0    18.0    11.0
d   12.0    13.0    14.0    15.0

运算符与pandas操作函数

运算符	操作函数	注释
+	add()	加法
-	sub()	减法
*	mul()	乘法
/	div()	除法
//	floordiv()	取整
**	pow()	乘方
%	mod()	取余

聚合函数

pandas中常用聚合函数如：max()，min()，mean()，sum()，count()，value_counts()，等

以sun()和count()为例：

'''对df中的行求和'''
df.sum(axis=1)# 返回
a     6
b    22
c    38
d    54
dtype: int64'''对df中的列计数'''
df.count(axis=0)# 返回
A    4
B    4
C    4
D    4
dtype: int64

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