pandas：减去两个数据帧时的所有 NaN答案

【问题标题】：pandas: all NaNs when subtracting two dataframespandas：减去两个数据帧时的所有 NaN
【发布时间】：2017-01-03 08:10:15
【问题描述】：

我有两个系列。我想从另一个数据帧中减去一个数据帧，即使它们的列数不同。

>df1

index   0   1   2    3    4    5
TOTAL   5  46  56  110  185  629

>df2 
index   1   2   3    4    5
Use     25  37  86  151  512

我假设减去两个具有不同维度的数据框只会导致不匹配的列（在本例中为 0 列）中出现 NaN。其余列将是 df1[1]-df2[1]、df1[2]-df2[2] 等的结果。

>df1 - df2
index   0    1   2   3   4   5
TOTAL   NaN  21  19  24  34  117

但事实并非如此。当我减去数据帧时会发生这种情况？

>df1 - df2
index   0   1   2   3   4   5
Use     NaN NaN NaN NaN NaN NaN
TOTAL   NaN NaN NaN NaN NaN NaN

我也试过只减去这些值：

>df1.values - df2.values
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-376-1dc5b3b4ad3e>", line 1, in <module>
    total_drugs.values-(restraints_drugs.values+norestraints_drugs.values)

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (1,6) (1,5)

我做错了什么？我正在使用熊猫 0.18。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您正在减去两个数据帧。列索引和行索引必须匹配。在您的情况下，行索引 TOTAL 和 Use 不匹配。

要得到你要找的东西，你想从df1 中减去系列df2.ix['Use']

df1.sub(df2.squeeze())

或者：

df1.sub(df2.ix['Use'])

或者：

df1.sub(df2.loc['Use'])

或者：

df1 - df2.ix['Use']

或者：

df1 - df2.loc['Use']

【讨论】：

谢谢！ Squeeze() 解决方案完美运行。我知道列索引必须匹配，但没有意识到行索引也必须匹配。

【解决方案2】：

由于两个数据帧需要有相同的索引，所以你可以重置索引，然后对数据帧执行减法。

使用这个然后执行减法：

df1.reset_index(inplace=True)
df2.reset_index(inplace=True)

一旦索引重置为默认值，您就可以执行减法/加法或任何操作。

df1-df2

【讨论】：