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有没有一种简单的 Sub 方法,就像我在下面做 Sum 一样?
换句话说,我想在每个索引列中减去它的两个子列。
import pandas as pd
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=['A', 'B', 'C'], columns=index)
df.sum(level=0, axis=1)
我发现最后一行非常优雅,但显然,这不起作用......:
df.sub(level = 0,axis=1)
最佳答案
您需要xs
用于选择 MultiIndex
和 sub
的每个级别:
print (df.xs('one', level=1, axis=1).sub(df.xs('two', level=1, axis=1)))
first bar baz foo qux
A 0.511199 1.684088 -1.377296 1.818127
B 0.421159 0.477186 0.777098 -1.265297
C 0.512711 2.262646 -0.435340 1.400147
关于Python - Pandas - 减去索引列中的子列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48967033/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!