python - 减去 pandas 数据框，同时保留一些列完好无损

Question

假设我有两个数据框:

data1 = """
idx, stat, val
1, 1, 5
2, 1, 10
3, 2, 15
4, 3, 20
"""
data2 = """
idx, stat, val
2, 1, 8
4, 5, 16
"""

(抱歉 - 我不知道如何在 pandas 中轻松编码 - 我会在现实生活中从 csv 中读取它们)。

我想减去这两个数据帧，以便仅减去 val 列(在现实生活中，这些是站坐标)。如果两个数据帧中只有一个具有各自的索引值(ascii 格式中的列 idx)，则结果应为 NaN。如果立即删除不匹配的行也可以(无论如何我都会在之后调用 dropna)。

因此，我想要的结果是:

desired = """
idx, stat, val
1, 1, NaN
2, 1, 2
3, 2, NaN
4, 3, 4
"""

原则上data1.sub(data2)工作得很好——除了我看不到如何“保护”统计列免受减法的影响。我还尝试了 data1.sub(data2['val'], axis=0)，但这搞乱了 data1.sub(data2) 中自动执行的行匹配>。解决方法是随后用 data1 中的原始值重新替换统计列，但这看起来相当笨拙。

Answer 1

您可以使用:

df1.set_index(['idx','stat'], inplace=True)
df2.set_index('idx', inplace=True)

print (df1.sub(df2[['val']]))
          val
idx stat     
1   1     NaN
2   1     2.0
3   2     NaN
4   3     4.0

print (df1.sub(df2[['val']]).reset_index())
   idx  stat  val
0    1     1  NaN
1    2     1  2.0
2    3     2  NaN
3    4     3  4.0

如果 idx 是 df 中的索引:

print (df1)
     stat  val
idx           
1       1    5
2       1   10
3       2   15
4       3   20

print (df2)
     stat  val
idx           
2       1    8
4       5   16

df1.set_index('stat', append=True, inplace=True)
print (df1.sub(df2[['val']]).reset_index())
   idx  stat  val
0    1     1  NaN
1    2     1  2.0
2    3     2  NaN
3    4     3  4.0