Python | Serie 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.

Python Series.sub()se usa para restar series o enumerar objetos similares con la misma longitud de la serie de llamadas.

Sintaxis: Serie.sub(otro, nivel=Ninguno, valor_relleno=Ninguno, eje=0)

Parámetros:
otro: otra serie o tipo de lista que se restará de la serie de la persona que llama
fill_value: valor que se reemplazará por NaN en la serie/lista antes de restar
nivel: valor entero del nivel en caso de índice múltiple

Tipo de retorno: serie de llamadas con valores restados

Para descargar el conjunto de datos utilizado en el siguiente ejemplo, haga clic aquí.
En los siguientes ejemplos, el marco de datos utilizado contiene datos de algunos jugadores de la NBA. La imagen del marco de datos antes de cualquier operación se adjunta a continuación.

Ejemplo #1: Lista de sustracción

En este ejemplo, las 5 primeras filas se almacenan en una nueva variable utilizando el método .head(). Después de eso, se crea una lista de la misma longitud y se resta de la columna de salario usando el método .sub()

# importing pandas module 
import pandas as pd
  
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# creating short data of 5 rows
short_data = data.head()
  
# creating list with 5 values
list =[5, 4, 3, 2, 1]
  
# subtracting list data
# creating new column
short_data["Subtracted values"]= short_data["Salary"].sub(list)
  
# display
short_data

Salida:
como se muestra en la imagen de salida, se puede comparar que la columna Valores restados tiene los valores restados de la columna Salario: lista.

 

Ejemplo #2: Agregar serie a serie con valores nulos

En este ejemplo, la columna Edad se resta de la columna Salario. Dado que la columna de salario también contiene valores nulos, de forma predeterminada devuelve NaN sin importar lo que se reste. En este ejemplo, se pasa 20 para reemplazar los valores nulos con 20.

# importing pandas module 
import pandas as pd
  
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# age series
age = data["Age"]
  
# na replacement
na = 20
  
# adding values
# storing to new column
data["Subtracted values"]= data["Salary"].sub(other = age, fill_value = na)
  
# display
data

Salida:
como se muestra en la imagen de salida, la columna de valor sustraído ha sustraído la columna de edad de 20 en caso de valores nulos.