python - 减去行数不相等的数据帧

Question

我有两个这样的数据框

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(5, 4)), index=list('ABCDE'), columns=list('abcd'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(2, 4)), index=list('CE'), columns=list('abcd'))

   a  b  c  d
A  5  0  3  3
B  7  9  3  5
C  2  4  7  6
D  8  8  1  6
E  7  7  8  1

   a  b  c  d
C  5  9  8  9
E  4  3  0  3

df2 的索引始终是 df1 的索引的子集，并且列名相同。

我想创建第三个数据帧 df3 = df1 - df2。如果一个人这样做，一个人获得

     a    b    c    d
A  NaN  NaN  NaN  NaN
B  NaN  NaN  NaN  NaN
C -3.0 -5.0 -1.0 -3.0
D  NaN  NaN  NaN  NaN
E  3.0  4.0  8.0 -2.0

我不想要输出中的 NA，而是 df1 的相应值。有没有一种聪明的方法来使用例如fillna 在 df2 中不包含的行中使用 df1 的值？

解决方法是只减去所需的行，例如:

sub_ind = df2.index
df3 = df1.copy()
df3.loc[sub_ind, :] = df1.loc[sub_ind, :] - df2.loc[sub_ind, :]

这给了我想要的输出

   a  b  c  d
A  5  0  3  3
B  7  9  3  5
C -3 -5 -1 -3
D  8  8  1  6
E  3  4  8 -2

但也许有更直接的方法来实现这一点？

Answer 1

我想这就是你想要的:

(df1-df2).fillna(df1)

Out[40]: 
     a    b    c    d
A  5.0  0.0  3.0  3.0
B  7.0  9.0  3.0  5.0
C -3.0 -5.0 -1.0 -3.0
D  8.0  8.0  1.0  6.0
E  3.0  4.0  8.0 -2.0

只需像往常一样减去数据帧，但使用括号“打包”结果并对结果运行 pandas.DataFrame.fillna 方法。或者，更详细一点:

diff = df1-df2
diff.fillna(df1, inplace=True)