Python | Marco de datos de pandas.sub()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
La función pandas dataframe.sub() se usa para encontrar la resta del marco de datos y otros elementos. Esta función es esencialmente la misma que hacer un marco de datos, pero con soporte para sustituir los datos que faltan en una de las entradas.

Sintaxis: DataFrame.sub(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
Parámetros:
otro: Serie, DataFrame o
eje constante: Para entrada de serie, eje para coincidir Índice de serie en el
nivel: Transmisión a través de un nivel , haciendo coincidir los valores de índice en el nivel MultiIndex pasado
fill_value : Rellene los valores faltantes existentes (NaN) y cualquier elemento nuevo necesario para la alineación exitosa de DataFrame, con este valor antes del cálculo. Si faltan datos en ambas ubicaciones correspondientes de DataFrame, faltará el resultado.
Devuelve: resultado: DataFrame

Ejemplo #1: use la función sub() para restar cada elemento de un marco de datos con un elemento correspondiente en una serie.

Python3

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the dataframe

df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],

                   "B":[3, 2, 4, 3, 4],

                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],

                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]},

                   index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])

# Print the dataframe

df

Creamos la serie

Python3

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Create the series

sr = pd.Series([12, 25, 64, 18], index =["A", "B", "C", "D"])

# Print the series

sr

Usemos la función dataframe.sub() para la resta.

Python3

# equivalent to df - sr

df.sub(sr, axis = 1)

Producción :

Ejemplo #2: Use la función sub() para restar cada elemento en un marco de datos con el elemento correspondiente en otro marco de datos

Python3

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the first dataframe

df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],

                    "B":[3, 2, 4, 3, 4],

                    "C":[2, 2, 7, 3, 4],

                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]},

                    index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])

# Creating the second dataframe

df2 = pd.DataFrame({"A":[10, 11, 7, 8, 5],

                    "B":[21, 5, 32, 4, 6],

                    "C":[11, 21, 23, 7, 9],

                    "D":[1, 5, 3, 8, 6]},

                    index =["A1", "A2", "A3", "A4", "A5"])

# subtract df2 from df1

df1.sub(df2)

Producción :

Tenga en cuenta que cada elemento del marco de datos df1 se ha sustraído con el elemento correspondiente en el df2.