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【Pandas】pandas Series rsub

Pandas2.2 Series

Binary operator functions

方法描述
Series.add()用于对两个 Series 进行逐元素加法运算
Series.sub()用于对两个 Series 进行逐元素减法运算
Series.mul()用于对两个 Series 进行逐元素乘法运算
Series.div()用于对两个 Series 进行逐元素除法运算
Series.truediv()用于执行真除法(即浮点数除法)操作
Series.floordiv()用于执行地板除法(即整数除法)操作
Series.mod()用于执行逐元素的取模运算
Series.pow()用于执行逐元素的幂运算
Series.radd()用于执行反向逐元素加法运算
Series.rsub()用于执行反向逐元素减法运算

pandas.Series.rsub

pandas.Series.rsub 是 Pandas 库中 Series 对象的一个方法,用于执行反向逐元素减法运算。反向减法运算意味着将当前 Series 中的每个元素与另一个 Series、标量或其他可迭代对象中的对应元素进行减法运算,但顺序是反向的。具体来说,s1.rsub(s2) 等价于 s2 - s1

参数说明
  • other: 另一个 Series、标量或其他可迭代对象,用于执行减法运算。
  • level: 如果两个 Series 对象的索引是多重索引,则可以指定在哪个级别进行对齐。
  • fill_value: 如果在对齐过程中出现缺失值(NaN),可以使用 fill_value 指定一个值来填充这些缺失值,从而避免产生 NaN 结果。
  • axis: 指定操作的轴,默认为 0。
返回值

返回一个新的 Series 对象,其中包含反向逐元素减法运算的结果。

示例
示例1: 标量反向减法
import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
result = s.rsub(10)
print(result)

输出:

0     9
1     8
2     7
3     6
dtype: int64
示例2: Series 反向减法
import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40])
result = s1.rsub(s2)
print(result)

输出:

0     9
1    18
2    27
3    36
dtype: int64
示例3: 使用 fill_value 处理缺失值
import pandas as pd
import numpy as np

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])
result = s1.rsub(s2, fill_value=0)
print(result)

输出:

a     9.0
b    18.0
c    27.0
d   -4.0
dtype: float64

在这个例子中,s2 没有索引 'd',因此在对齐时 s2['d'] 被视为缺失值,并用 fill_value 指定的值 0 来代替,从而计算出 -4

示例4: 索引不匹配的反向减法
import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=['b', 'c', 'd'])
result = s1.rsub(s2)
print(result)

输出:

a     NaN
b     8.0
c    17.0
d    26.0
dtype: float64

在这个例子中,s1s2 的索引不完全匹配,未对齐的索引位置结果为 NaN。

通过这些示例,可以看到 pandas.Series.rsub 方法在处理 Series 之间的反向逐元素减法运算时的强大功能和灵活性。


原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_39648905/article/details/145050602

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