Pandas数据类型运算

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pandas数据类型运算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

算术运算法则:

1.算术运算根据行列索引,补齐后运算,运算默认产生浮点数。

2.补齐时缺项填充NaN(空值)。(标签相同的进行运算,标签不同的补齐)

3.二维和一维,一维和零维间为广播运算。

4.采用+-*/符号进行的二元运算产生新的对象。

 1 import pandas as pd
 2 import numpy as np
 3 
 4 a=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
 5 
 6 a
 7 Out[3]: 
 8    0  1   2   3
 9 0  0  1   2   3
10 1  4  5   6   7
11 2  8  9  10  11
12 
13 b=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5))
14 
15 b
16 Out[6]: 
17     0   1   2   3   4
18 0   0   1   2   3   4
19 1   5   6   7   8   9
20 2  10  11  12  13  14
21 3  15  16  17  18  19
22 
23 a+b
24 Out[7]: 
25       0     1     2     3   4
26 0   0.0   2.0   4.0   6.0 NaN
27 1   9.0  11.0  13.0  15.0 NaN
28 2  18.0  20.0  22.0  24.0 NaN
29 3   NaN   NaN   NaN   NaN NaN
30 
31 a*b
32 Out[8]: 
33       0     1      2      3   4
34 0   0.0   1.0    4.0    9.0 NaN
35 1  20.0  30.0   42.0   56.0 NaN
36 2  80.0  99.0  120.0  143.0 NaN
37 3   NaN   NaN    NaN    NaN NaN #标签相同的进行运算,不同的补齐后运算,补齐的NaN与任何元素运算结果都是NaN

数据的算术运算之方法形式的运算

 

以上是关于Pandas数据类型运算的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Pandas中数据的处理

数据分析2 numpy(ndarray数组,属性,创建,索引切片,运算,函数,随机数), Pandas(Series创建,缺失值处理,特性,索引,DataFrame)

pandas GroupBy上的方法apply:一般性的“拆分-应用-合并”

text [检查特定的数据片段]取自论文但有意思应用。 #python #pandas

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Pandas 学习之Series学习