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在Pandas中:如何根据包含相同值的其他两个数据帧相同列来减去两个数据帧值

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:

  1. 导入Pandas库:import pandas as pd
  2. 创建两个数据帧df1和df2,假设它们包含相同列名的列。
  3. 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='相同列名')
  4. 使用subtract()函数来减去两个数据帧的值:result = merged_df['列名_x'].subtract(merged_df['列名_y'])

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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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