数据帧通常对齐列和行索引上的算术运算。由于df[['x','y']]和df[['dx','dy']]具有不同的列名,因此dx列不会从x列中减去,而类似于y列。

相反,如果从数据帧中减去NumPy数组,则该操作是按元素执行的,因为NumPy数组没有Panda样式的索引可供对齐。

因此,如果使用df[['dx','dy']].values提取由df[['dx','dy']]中的值组成的NumPy数组,则可以根据需要完成赋值:import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x':[1.0,2.0,3.0],'y':[4.0,5.0,6.0],

'dx':[0.25,0.25,0.25],'dy':[0.5,0.5,0.5]})

df[['newx','newy']] = df[['x','y']] - df[['dx','dy']].values

print(df)

收益率dx dy x y newx newy

0 0.25 0.5 1.0 4.0 0.75 3.5

1 0.25 0.5 2.0 5.0 1.75 4.5

2 0.25 0.5 3.0 6.0 2.75 5.5

注意,如果你试图分配一个NumPy数组(在右边)

对于数据帧(在左侧),左侧指定的列名必须已存在。

相反,在将右侧的数据帧分配给左侧的数据帧时,可以使用新列,因为in this casePandas将左侧的键(新列名)与右侧的列一起拉入,并按列顺序分配值,而不是通过对齐列:for k1, k2 in zip(key, value.columns):

self[k1] = value[k2]

因此,使用右边的数据帧df[['newx','newy']] = df[['x','y']] - df[['dx','dy']].values

可以,但是使用右边的NumPy数组df[['newx','newy']] = df[['x','y']].values - df[['dx','dy']].values

没有。

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