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我正在尝试从系列中减去一个数据框(只有一列)。
df['newcol'] = df['Col A'] - df.filter(regex="INT : Q1")
但是,我收到以下错误:
Exception: Data must be 1-dimensional
df['Col A']
成为一个系列。
df.filter(regex="INT : Q1")
成为数据帧
您能否建议解决此问题。
df['Col A']
Out[126]:
0 0.000000e+00
1 0.000000e+00
2 0.000000e+00
3 0.000000e+00
4 0.000000e+00
5 0.000000e+00
6 1.046203e+05
7 -8.081900e+02
.............
.......
df.filter(regex="INT : Q1")
Out[127]:
Quarter_incomeGroup_Final INT : Q1_2018
0 0.000000e+00
1 4.997991e+05
2 7.915359e+04
3 4.837797e+04
.............
..............
最佳答案
使用Series.rsub
从右侧减去,但输出不是新列而是 DataFrame:
df = df.filter(regex="INT : Q1").rsub(df['Col A'], axis=0)
示例:
df = pd.DataFrame({'INT : Q1 1':[4,5,4,5,5,4],
'INT : Q1 2':[7,8,9,4,2,3],
'INT : Q1 3':[1,3,5,7,1,0],
'Col A':[5,3,6,9,2,4]})
print (df)
INT : Q1 1 INT : Q1 2 INT : Q1 3 Col A
0 4 7 1 5
1 5 8 3 3
2 4 9 5 6
3 5 4 7 9
4 5 2 1 2
5 4 3 0 4
df = df.filter(regex="INT : Q1").rsub(df['Col A'], axis=0)
print (df)
INT : Q1 1 INT : Q1 2 INT : Q1 3
0 1 -2 4
1 -2 -5 0
2 2 -3 1
3 4 5 2
4 -3 0 1
5 0 1 4
如果想要创建新列 - filter
可以返回一个或多个列,因此可能的解决方案是通过 iloc
选择第一列:
df['newcol'] = df.filter(regex="INT : Q1").rsub(df['Col A'], axis=0).iloc[:, 0]
关于python - 从序列中减去数据框(或其唯一的列),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51038837/
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