Лабораторная работа 6 Индексаци, сортировка и фильтрация
жүктеу/скачать 184.93 Kb.
|
| Таблица 5.5. Гибкие арифметические методы
Операции между DataFrame и Series Как и в случае массивов NumPy, арифметические операции между Data-Frame и Series корректно определены. В качестве пояснительного примера рассмотрим вычисление разности между двумерным массивом и одной из его строк: In [175]: arr = np.arange(12.).reshape((3, 4)) In [176]: arr Out[176]: array([ [ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.]]) In [177]: arr[0] Out[177]: array([ 0., 1., 2., 3.]) In [178]: arr – arr[0] Out[178]: array([ [ 0., 0., 0., 0.], [ 4., 4., 4., 4.], [ 8., 8., 8., 8.]]) Когда мы вычитаем arr[0] из arr, операция производится один раз для каждой строки. Это называется укладыванием и подробно объясняется в приложении A, поскольку имеет отношение к массивам NumPy вообще. Операции между DataFrame и Series аналогичны: In [179]: frame = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((4, 3)), .....: columns=list('bde'), .....: index=['Utah', 'Ohio', 'Texas', 'Oregon']) In [180]: series = frame.iloc[0] In [181]: frame Out[181]: b d e Utah 0.0 1.0 2.0 Ohio 3.0 4.0 5.0 Texas 6.0 7.0 8.0 Oregon 9.0 10.0 11.0 In [182]: series Out[182]: b 0.0 d 1.0 e 2.0 Name: Utah, dtype: float64 По умолчанию при выполнении арифметических операций между Data-Frame и Series индекс Series сопоставляется со столбцами DataFrame, а укладываются строки: In [183]: frame – series Out[183]: b d e Utah 0.0 0.0 0.0 Ohio 3.0 3.0 3.0 Texas 6.0 6.0 6.0 Oregon 9.0 9.0 9.0 Если какой-нибудь индекс не найден либо в столбцах DataFrame, либо в индексе Series, то объекты переиндексируются для образования объединения: In [184]: series2 = pd.Series(range(3), index=['b', 'e', 'f']) In [185]: frame + series2 Out[185]: b d e f Utah 0.0 NaN 3.0 NaN Ohio 3.0 NaN 6.0 NaN Texas 6.0 NaN 9.0 NaN Oregon 9.0 NaN 12.0 NaN Если вы хотите вместо этого сопоставлять строки, а укладывать столбцы, то должны будете воспользоваться каким-нибудь арифметическим методом. Например: In [186]: series3 = frame['d'] In [187]: frame Out[187]: b d e Utah 0.0 1.0 2.0 Ohio 3.0 4.0 5.0 Texas 6.0 7.0 8.0 Oregon 9.0 10.0 11.0 In [188]: series3 Out[188]: Utah 1.0 Ohio 4.0 Texas 7.0 Oregon 10.0 Name: d, dtype: float64 In [189]: frame.sub(series3, axis='index') Out[189]: b d e Utah –1.0 0.0 1.0 Ohio –1.0 0.0 1.0 Texas –1.0 0.0 1.0 Oregon –1.0 0.0 1.0 Передаваемый номер оси – это ось, вдоль которой производится сопоставление. В данном случае мы хотим сопоставлять с индексом строк DataFrame (axis='index' или axis=0) и укладывать поперек. жүктеу/скачать 184.93 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|