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浅谈Pandas:Series和DataFrame间的算术元素
站长资源 2025/3/1 佚名
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如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

一、Series与Series

s1 = Series([1,3,5,7],index=['a','b','c','d'])
s2 = Series([2,4,6,8],index=['a','b','c','e'])

索引对齐项相加，不对齐项的值取NaN

s1+s2
1
a  3.0
b  7.0
c 11.0
d  NaN
e  NaN
dtype: float64

二、DataFrame与DataFrame

data1 = {'水果':['苹果','梨','草莓'],
  '数量':[3,2,5],
  '价格':[10,9,8]}
data2 = {'数量':[3,2,5,6],
  '价格':[10,9,8,7]}
df1 = DataFrame(data1)
df2 = DataFrame(data2)

在行和列上同时对齐后进行计算，如果找不到对应项则取NaN

print(df1*df2)
  价格 数量 水果
0 100.0 9.0 NaN
1 81.0 4.0 NaN
2 64.0 25.0 NaN
3 NaN NaN NaN

三、Series与DataFrame

1.利用广播实现DataFrame与某行的运算

print(df2+df2.iloc[0]) # 将第0行加到所有行上
 价格 数量
0 20 6
1 19 5
2 18 8
3 17 9

2.利用广播实现DataFrame与某列的运算(指定轴axis=0)

print(df2.sub(df2.iloc[:,0],axis=0))
 价格 数量
0 0 -7
1 0 -7
2 0 -3
3 0 -1

3.运算时如果无法对齐，则填充NaN

s = Series([1,1,1],index=['数量','价格','重量'])
print(df2+s)
 价格 数量 重量
0 11 4 NaN
1 10 3 NaN
2 9 6 NaN
3 8 7 NaN

以上这篇浅谈Pandas:Series和DataFrame间的算术元素就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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