pandasノート(6)DataFrame数学演算

えんざんえんざん

任意の1列の加算、減算、乗算、1つの値

を除く.
DataFrameの作成

import  numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list('abcd'),columns=['A','B','C','D'])

#    
	A	B	C	D
a	0	1	2	3
b	4	5	6	7
c	8	9	10	11
d	12	13	14	15

加算:

# A       5 
df['A'] = df['A'] + 5
df

#   
	A	B	C	D
a	5	1	2	3
b	9	5	6	7
c	13	9	10	11
d	17	13	14	15

減算:

# A       5 
df['A'] = df['A'] - 5
df

#   
	A	B	C	D
a	-5	1	2	3
b	-1	5	6	7
c	3	9	10	11
d	7	13	14	15

乗算:

# A       5 
df['A'] = df['A'] * 5
df

#   

	A	B	C	D
a	0	1	2	3
b	20	5	6	7
c	40	9	10	11
d	60	13	14	15

除算演算:

# A       5 
df['A'] = df['A'] / 5
df

#   
	A	B	C	D
a	0.0	1	2	3
b	0.8	5	6	7
c	1.6	9	10	11
d	2.4	13	14	15

任意の1列の加算、減算、乗算、1つの列を除く

.
2 DataFrame加算、減算、乗算、除算
2つのDataFrameは4つの演算を行い、同じ行、列インデックス名を持つ必要があります.インデックス名が異なる場合は、NANを返します.

'''      4*4 3*3 df df1。  df1   D ，d ，  df+df1 ，     NAN'''
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list('abcd'),columns=['A','B','C','D'])
df1= pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = list('abc'),columns=['A','B','C'])
df+df1

#   
	A		B		C		D
a	0.0		2.0		4.0		NaN
b	7.0		9.0		11.0	NaN
c	14.0	16.0	18.0	NaN
d	NaN		NaN		NaN		NaN

add()関数を使用する場合はfill_を使用できます.valueメソッドは、単一のdfの欠落したデータを埋め込むが、両方のdfがNANのデータである場合、このメソッドは埋め込まれない.

'''  add  ，        0'''
df.add(df1,fill_value=0)

#   

	A		B		C		D
a	0.0		2.0		4.0		3.0
b	7.0		9.0		11.0	7.0
c	14.0	16.0	18.0	11.0
d	12.0	13.0	14.0	15.0

演算子とpandas操作関数

演算子
アクション関数
コメント
+
add()
加算
-
sub()
減算
*
mul()
乗算＃ジョウサン＃
/
div()
除算
//
floordiv()
とりあつかい
**
pow()
乗方
%
mod()
余剰を取る
集約関数
pandasでよく使用される集約関数は、max()、min()、mean()、sum()、count()、value_counts()、など
sun()とcount()を例に挙げると、

''' df     '''
df.sum(axis=1)

#   
a     6
b    22
c    38
d    54
dtype: int64


''' df     '''
df.count(axis=0)

#   
A    4
B    4
C    4
D    4
dtype: int64