减去两个不同大小的数据帧，但至少保持第一个数据帧的大小答案

【问题标题】：Subtract two dataframes of different size, but maintain at least the size of the first dataframe减去两个不同大小的数据帧，但至少保持第一个数据帧的大小
【发布时间】：2017-03-01 21:04:55
【问题描述】：

我有一个 DataFrame df，我想从那里减去 df2。

需要注意的是，我希望 df 保持相同的大小，并且对于 df 中的每个元素，我想减去 df2（如果 df2 中没有这样的唯一索引/列），那就是 df(i,j) - 0 (因为在 df2 中没有找到这样的索引/列）。

例子：

df:

Date    Blue    Dog Apple
1/1/2016    3   4   2
1/1/2015    3   4   2
1/1/2014    3   4   2
1/1/2013    3   4   2
1/1/2013    3   4   2
1/1/2013    3   4   2

df2:

Date    Apple   Blue    Cat
1/1/2017    1   3   2
1/1/2016    1   3   2
1/1/2015    1   3   2
1/1/2014    1   3   2

我希望 df - df2 看起来像这样：

Date    Blue    Dog Apple
1/1/2016    0   4   1
1/1/2015    0   4   1
1/1/2014    0   4   1
1/1/2013    3   4   2
1/1/2012    3   4   2
1/1/2011    3   4   2

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe subtraction

【解决方案1】：

填补空白：

(df-df2).combine_first(df).reindex_like(df).astype(int)
Out[45]: 
          Blue  Dog  Apple
Date                      
1/1/2016     0    4      1
1/1/2015     0    4      1
1/1/2014     0    4      1
1/1/2013     3    4      2
1/1/2012     3    4      2
1/1/2011     3    4      2

【讨论】：

【解决方案2】：

Boud 已经为您提供了一个很好的答案，但是借助它，您也可以将填充值 0 提供给 df.subtract，然后提供 reindex_like。

>>> df.subtract(df2, fill_value=0).reindex_like(df).astype(int)
          Blue  Dog  Apple
Date                      
1/1/2016     0    4      1
1/1/2015     0    4      1
1/1/2014     0    4      1
1/1/2013     3    4      2
1/1/2012     3    4      2
1/1/2011     3    4      2

这看起来比（粗略）基准测试更快，因为我们可以避免combine_first 组合。

%timeit df.subtract(df2, fill_value=0).reindex_like(df).astype(int)
100 loops, best of 3: 3.63 ms per loop

%timeit (df-df2).combine_first(df).reindex_like(df).astype(int)
100 loops, best of 3: 8.69 ms per loop

【讨论】：