pandas DataFrame rsub的实现示例_Python

pandas2.2 dataframe

binary operator functions

方法	描述
dataframe.add(other)	用于执行 dataframe 与另一个对象（如 dataframe、series 或标量）的逐元素加法操作
dataframe.add(other[, axis, level, fill_value])	用于执行 dataframe 与另一个对象（如 dataframe、series 或标量）的逐元素加法操作
dataframe.sub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的减法操作
dataframe.mul(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的乘法操作
dataframe.div(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的除法操作
dataframe.truediv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的真除法操作
dataframe.floordiv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的地板除法操作
dataframe.mod(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的取模操作
dataframe.pow(other[, axis, level, fill_value])	用于对 dataframe 中的元素进行幂运算
dataframe.dot(other)	用于计算两个 dataframe（或 dataframe 与 series/数组）之间的矩阵点积（矩阵乘法）的方法
dataframe.radd(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向加法运算
dataframe.rsub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向减法运算

pandas.dataframe.rsub()

pandas.dataframe.rsub 方法用于执行反向减法运算。具体来说，它相当于调用 other - self，其中 self 是调用该方法的 dataframe。以下是该方法的参数说明及其功能：

参数说明

other: 用于进行减法运算的值，可以是标量、序列、dataframe 或字典。
axis: 指定沿哪个轴进行运算。0 或 'index' 表示沿行进行运算，1 或 'columns' 表示沿列进行运算。默认为 1。
level: 如果 other 是一个 multiindex，则指定沿哪个级别进行运算。默认为 none。
fill_value: 用于填充缺失值的值。默认为 none。

示例及结果

示例 1: 使用标量进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.dataframe({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6],
    'c': [7, 8, 9]
})

print("原始 dataframe:")
print(df)

result = df.rsub(10)
print("\n反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定标量 10):")
print(result)

结果:

原始 dataframe:
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定标量 10):
a b c
0 9 6 3
1 8 5 2
2 7 4 1

示例 2: 使用序列进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.dataframe({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6],
    'c': [7, 8, 9]
})

other = pd.series([1, 2, 3])

print("原始 dataframe:")
print(df)

result = df.rsub(other, axis=0)
print("\n反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定序列):")
print(result)

结果:

原始 dataframe:
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定序列):
a b c
0 0 -3 -6
1 0 -3 -6
2 0 -3 -6

示例 3: 使用 dataframe 进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.dataframe({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6],
    'c': [7, 8, 9]
})

other_df = pd.dataframe({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6],
    'c': [7, 8, 9]
})

print("原始 dataframe:")
print(df)

result = df.rsub(other_df)
print("\n反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定 dataframe):")
print(result)

结果:

原始 dataframe:
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定 dataframe):
a b c
0 0 0 0
1 0 0 0
2 0 0 0

示例 4: 使用字典进行反向减法运算

import pandas as pd

df = pd.dataframe({
    'a': [1, 2, 3],
    'b': [4, 5, 6],
    'c': [7, 8, 9]
})

other_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

print("原始 dataframe:")
print(df)

result = df.rsub(other_dict)
print("\n反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定字典):")
print(result)

结果:

原始 dataframe:
a b c
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9

反向减法后的 dataframe (使用 rsub 并指定字典):
a b c
0 0 -2 -4
1 0 -3 -5
2 0 -4 -6

解释

使用标量进行反向减法运算:
- df.rsub(10) 计算 dataframe df 中的每个元素与标量 10 的减法。
- 结果是一个新的 dataframe，其中每个元素是 10 减去 df 中的元素。
使用序列进行反向减法运算:
- df.rsub(other, axis=0) 计算 dataframe df 的每一行与序列 other 的对应元素的减法。
- 结果是一个新的 dataframe，其中每个元素是 other 的对应元素减去 df 的元素。
使用 dataframe 进行反向减法运算:
- df.rsub(other_df) 计算 dataframe df 与 other_df 的对应元素的减法。
- 结果是一个新的 dataframe，其中每个元素是 other_df 的元素减去 df 的元素。
使用字典进行反向减法运算:
- df.rsub(other_dict) 计算 dataframe df 的每一列与字典 other_dict 中对应键的值的减法。
- 结果是一个新的 dataframe，其中每个元素是字典 other_dict 中的值减去 df 的元素。