Python | Marco de datos de pandas.subtract()

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.subtract() 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 un soporte para sustituir los datos que faltan en una de las entradas. 

# 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

# 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

# equivalent to df - sr
df.subtract(sr, axis = 1)

# 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.subtract(df2)