在Pandas中,可以使用merge()函数将两个数据帧按照相同列进行合并,然后使用subtract()函数来减去两个数据帧的值。
具体步骤如下:
import pandas as pd
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='相同列名')
result = merged_df['列名_x'].subtract(merged_df['列名_y'])
下面是一个完整的示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个数据帧df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [7, 8, 9]})
# 使用merge()函数将两个数据帧按照相同列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')
# 使用subtract()函数来减去两个数据帧的值
result = merged_df['B_x'].subtract(merged_df['B_y'])
print(result)
输出结果为:
0 -3
1 -3
2 -3
dtype: int64
这个示例中,我们创建了两个数据帧df1和df2,它们都包含相同的列名'A'和'B'。然后使用merge()函数将它们按照列'A'进行合并,得到合并后的数据帧merged_df。最后,使用subtract()函数将merged_df中的'B_x'列减去'B_y'列的值,得到结果result。
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