DataFrame与Series的运算

最新推荐文章于 2025-05-21 00:07:37 发布

格林黄

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分类专栏： python基础知识 Python基础入门

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本文详细介绍了在Python的数据分析库Pandas中，如何使用Series与DataFrame进行高级运算，包括加、减、乘、除等操作，并展示了如何通过add()、sub()、mul()、div()等函数实现Series与DataFrame之间的计算。通过实例，读者可以了解到不同轴向的计算方式及结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原则

Series索引值与DataFrame列名相同的项进行相加

函数计算

add()、sub()、mul()、div()

#Series中行索引与DataFrame列标签索引相加得到值
import pandas as pd
s = pd.Series([1,2,3,4])
df = pd.DataFrame({
    0:[10,20,30,40],
    1:[100,200,300,400],
    2:[1000,2000,3000,4000],
    3:[10000,20000,30000,40000]
})
print(df)
print('\n')
#Series以行为单位与DataFrame中的每行元素进行相加
print(df+s)
#     0    1     2      3
# 0  11  102  1003  10004
# 1  21  202  2003  20004
# 2  31  302  3003  30004
# 3  41  402  4003  40004

#Series以行为单位与DataFrame中的每列元素进行相加
print(df.add(s,axis=0))
#     0    1     2      3
# 0  11  101  1001  10001
# 1  22  202  2002  20002
# 2  33  303  3003  30003
# 3  44  404  4004  40004


s = pd.Series([1,2,3,4])
df = pd.DataFrame({0:[10,20,30,40]})
print(df+s)
#     0   1   2   3
# 0  11 NaN NaN NaN
# 1  21 NaN NaN NaN
# 2  31 NaN NaN NaN
# 3  41 NaN NaN NaN

#Series以行为单位进行计算
s = pd.Series([1,2,3,4])
df = pd.DataFrame({
    'b':[10,20,30,40],
    'a':[100,200,300,400],
    'c':[1000,2000,3000,4000],
    'd':[10000,20000,30000,40000]
})
print(df)
print('\n')
print(df+s)

#     a   b   c   d   0   1   2   3
# 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
# 1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
# 2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
# 3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN