python - 从 DataFrame 中的每个值中减去

Question

我有一个如下所示的数据框:

userId   movie1   movie2   movie3   movie4   score
0        4.1      2.1      1.0      NaN      2
1        3.1      1.1      3.4      1.4      1
2        2.8      NaN      1.7      NaN      3
3        NaN      5.0      NaN      2.3      4
4        NaN      NaN      NaN      NaN      1
5        2.3      NaN      2.0      4.0      1

我想从每部电影中减去电影分数，所以输出如下所示:

userId   movie1   movie2   movie3   movie4   score
0        2.1      0.1     -1.0      NaN      2
1        2.1      0.1      2.4      0.4      1
2       -0.2      NaN     -2.3      NaN      3
3        NaN      1.0      NaN     -1.7      4
4        NaN      NaN      NaN      NaN      1
5        1.3      NaN      1.0      3.0      1

实际的数据框有数千部电影，这些电影是按名称引用的，所以我试图找到一个解决方案来遵守这一点。

我还应该提一下，这些电影没有按 ["movie1", "movie2", "movie3"] 的顺序列出，而是按标题列出的，而不是像 ["Star Wars", "Harry波特”、“指环王”]。数据集可以更改，所以我不知道列表中的最后一部电影是什么。

Answer 1

使用 df.filter识别 movie 列，然后从 score 数组中 subtract 这些列:

In [35]: x = df.filter(like='movie', axis=1).columns.tolist()

In [36]: df[x] = df.filter(like='movie', axis=1) - df.score.values[:, None]

In [37]: df
Out[37]: 
   userId  movie1  movie2  movie3  movie4  score
0       0     2.1     0.1    -1.0     NaN      2
1       1     2.1     0.1     2.4     0.4      1
2       2    -0.2     NaN    -1.3     NaN      3
3       3     NaN     1.0     NaN    -1.7      4
4       4     NaN     NaN     NaN     NaN      5
5       5    -3.7     NaN    -4.0    -2.0      6

编辑:当电影列名是随机的。选择除 'userId', 'score' 之外的所有列:

x = df.columns[~df.columns.isin(['userId', 'score'])]
df[x] = df[x] - df.score.values[:, None]