【4.1.1.1】Pandas--计算
一、算术运算法则
算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数 补齐时缺项填充NaN (空值)
二维和一维、一维和零维间为广播运算 采用+ ‐ * /符号进行的二元运算产生新的对象
import pandas as pd
import numpy as np
a= pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
print a
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5))
print b
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19
print a+b
0 1 2 3 4
0 0.0 2.0 4.0 6.0 NaN
1 9.0 11.0 13.0 15.0 NaN
2 18.0 20.0 22.0 24.0 NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
print a*b
0 1 2 3 4
0 0.0 1.0 4.0 9.0 NaN
1 20.0 30.0 42.0 56.0 NaN
2 80.0 99.0 120.0 143.0 NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
数据类型的算术运算
方法 说明
.add(d, **argws) 类型间加法运算，可选参数
.sub(d, **argws) 类型间减法运算，可选参数
.mul(d, **argws) 类型间乘法运算，可选参数
.div(d, **argws) 类型间除法运算，可选参数
案例：
import pandas as pd
import numpy as np
a= pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
print a
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5))
print b
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19
e = b.add(a,fill_value=100)
print e
0 1 2 3 4
0 0.0 2.0 4.0 6.0 104.0
1 9.0 11.0 13.0 15.0 109.0
2 18.0 20.0 22.0 24.0 114.0
3 115.0 116.0 117.0 118.0 119.0
f = a.mul(b,fill_value = 0)
print f
0 1 2 3 4
0 0.0 1.0 4.0 9.0 0.0
1 20.0 30.0 42.0 56.0 0.0
2 80.0 99.0 120.0 143.0 0.0
3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
案例：
import pandas as pd
import numpy as np
b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5))
print b
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19
c =pd.Series(np.arange(4))
print c
0 0
1 1
2 2
3 3
dtype: int64
print c-10
0 -10
1 -9
2 -8
3 -7
dtype: int64
print b-c
0 1 2 3 4
0 0.0 0.0 0.0 0.0 NaN
1 5.0 5.0 5.0 5.0 NaN
2 10.0 10.0 10.0 10.0 NaN
3 15.0 15.0 15.0 15.0 NaN
print b.sub(c,axis=0)
0 1 2 3 4
0 0 1 2 3 4
1 4 5 6 7 8
2 8 9 10 11 12
3 12 13 14 15 16
不同维度间为广播运算，一维Series默认在轴1参与运算 使用运算方法可以令一维Series参与轴0运算
减法 sub
>>> a = pd.DataFrame([2, 1, 1, np.nan], index=['a', 'b', 'c', 'd'],
... columns=['one'])
>>> a
one
a 2.0
b 1.0
c 1.0
d NaN
>>> b = pd.DataFrame(dict(one=[1, np.nan, 1, np.nan],
... two=[3, 2, np.nan, 2]),
... index=['a', 'b', 'd', 'e'])
>>> b
one two
a 1.0 3.0
b NaN 2.0
d 1.0 NaN
e NaN 2.0
>>> a.sub(b, fill_value=0)
one two
a 1.0 -3.0
b 1.0 -2.0
c 1.0 NaN
d -1.0 NaN
e NaN -2.0
绝对值
Series中的绝对数值
>>> s = pd.Series([-1.10, 2, -3.33, 4])
>>> s.abs()
0 1.10
1 2.00
2 3.33
3 4.00
dtype: float64
二、 比较运算法则
比较运算只能比较相同索引的元素，不进行补齐 二维和一维、一维和零维间为广播运算 采用> < >= <= == !=等符号进行的二元运算产生布尔对象
import pandas as pd
import numpy as np
b = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
d = pd.DataFrame(np.arange(12,0,-1).reshape(3,4))
c =pd.Series(np.arange(4))
print b
0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
print d
0 1 2 3
0 12 11 10 9
1 8 7 6 5
2 4 3 2 1
print a>d
0 1 2 3
0 False False False False
1 False False False True
2 True True True True
print a==d
0 1 2 3
0 False False False False
1 False False True False
2 False False False False
print a>c
0 1 2 3
0 False False False False
1 True True True True
2 True True True True
print c>0
0 False
1 True
2 True
3 True
dtype: bool
同维度运算，尺寸一致 不同维度，广播运算，默认在1轴
三、比较
3.1 max
from pandas.core.frame import DataFrame
a=[1,2,10,4]#列表a
b=[5,6,7,8]#列表b
bb=['a','b','z','e']#列表b
c={"a" : a,
"b" : b,
"bb" : bb}#将列表a，b转换成字典
data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框
print data
data.drop(columns=['bb'])
print '\n test1'
print data.max(axis=0) # axis=0 获得每一列的最大值；axis=1，获得每一行的最大值
print type(data.max(axis=0))
print '\n test2'
print data.max(axis=0).values #获得series的值
print data.max(axis=0).index # 获得series的索引
print '\n test3'
print data.max(axis=1)
print(data)
结果：
a b bb
0 1 5 a
1 2 6 b
2 10 7 z
3 4 8 e
test1
a 10
b 8
bb z
dtype: object
<class 'pandas.core.series.Series'>
test2
[10 8 'z']
Index([u'a', u'b', u'bb'], dtype='object')
test3
0 a
1 b
2 z
3 e
dtype: object
a b bb
0 1 5 a
1 2 6 b
2 10 7 z
3 4 8 e
参考资料
这里是一个广告位，，感兴趣的都可以发邮件聊聊：tiehan@sina.cn
![]()
个人公众号，比较懒，很少更新，可以在上面提问题，如果回复不及时，可发邮件给我： tiehan@sina.cn
