Zusammenführen und Subtraktion DataFrame Spalten in pandas?

Habe ich ein pandas DataFrame, so etwas wie:

col1  col2 col3 col5
NaN    1    2    8
2     NaN   4    8
4     NaN   4    8

Möchte ich zwei Dinge tun:

1) Verschmelzen, Spalten 1 und 2:

newcol1 col3 col5
1       2    8
2       4    8
4       4    8

Habe ich versucht, mit .concat, aber das sind nur verkettet die Zeilen. Scheint nicht, wie kann ich verwenden-standard + Betreiber mit NaN-Werte.

2) Subtrahieren Spalte 5 von der neuen Spalte 1 und Spalte 3, so Ende ich mit:

newcol1    col3
-7         -6
-6         -4
-4         -4

Versucht, es zu tun auf diese Weise:

dataframe[['newcol1', 'col2']] - dataframe['col5']

und

dataframe[['newcol1', 'col2']].subtract(dataframe['col5'])

aber klappt beides nicht.

InformationsquelleAutor user1566200 | 2015-04-23
  1. 12

    Um die neue Spalte, die Sie nutzen könnten fillna (oder combine_first):

    df['newcol1'] = df.col1.fillna(df.col2)

    Dann für die Subtraktion verwenden sub und geben Sie axis=0 da wollen wir betrachten die Zeile die Indizes bei den entsprechenden labels (nicht die Spalte-Indizes als ist die Standardeinstellung):

    >>> df[['newcol1', 'col3']].sub(df['col5'], axis=0)
   newcol1  col3
0       -7    -6
1       -6    -4
2       -4    -4
    • Ich muss etwas falsch - wenn ich fillna, nur es ersetzt alle Zeilen von col2 mit col1.
    • das ist rätselhaft, es sollte das richtige Ergebnis zurück. Welche version des Pandas sind verwenden Sie? Tut df.col1.combine_first(df.col2) funktionieren besser?
    • Auch bei der Verwendung .sub, erhalte ich die Fehlermeldung: "Operanden konnte nicht ausgestrahlt werden, zusammen mit Formen (320,) (80,) "
    • Dass nicht die gleiche Sache. Wie kann ich überprüfen, pandas version?
    • pd.__version__ ?
    • Ich bin mir nicht sicher warum, der Fehler wird wieder auftauchen, wenn Sie subtrahieren Spalten aus der gleichen DataFrame. Es funktioniert gut auf das Beispiel in deiner Frage?
    • Sieht aus wie ich mit der Version 0.15.2
    • Genau das Tat mein Beispiel oben und versuchte Ihren Vorschlag, noch macht newcol1 ein Duplikat von SP1, und das .sub-Betrieb gibt mir die Fehlermeldung "Operanden konnte nicht ausgestrahlt werden, zusammen mit den Formen (6,) (3,) "
    • Für die fillna Sache, die einzige mögliche Ursache, die ich denken kann, ist, dass Ihr DataFrame hat doppelte Indizes. Die Subtraktion sollte nicht heben irgendwelche Fehler, wenn Sie abgezogen Spalten in der gleichen DataFrame (...ich habe keine Ahnung, was Los ist...).

    InformationsquelleAutor Alex Riley
  2. 6

    Hier ist ein Ansatz.

    Könnten Sie newcol1 durch sum(axis=1)

    In [256]: df['newcol1'] = df[['col1', 'col2']].sum(axis=1)

In [257]: df
Out[257]:
   col1  col2  col3  col5  newcol1
0   NaN     1     2     8        1
1     2   NaN     4     8        2
2     4   NaN     4     8        4

    Dann verwenden df.sub() auf axis=0

    In [258]: df[['newcol1', 'col3']].sub(df['col5'], axis=0)
Out[258]:
   newcol1  col3
0       -7    -6
1       -6    -4
2       -4    -4
    • So Bizarr. Wenn ich die erste Zeile oben, bekomme ich newcol1 als eine Spalte mit allen 0EN.
    InformationsquelleAutor Zero
  3. 1
    In [58]:

df['newcol'] = df[['col1','col2']].sum(axis=1) - df['col5']
df['col3'] = df['col3'] - df['col5']
df
Out[58]:
   col1  col2  col3  col5  newcol
0   NaN     1    -6     8      -7
1     2   NaN    -4     8      -6
2     4   NaN    -4     8      -4

    Können Sie dann drop col1 und col2:

    In [59]:

df = df.drop(['col1','col2'],axis=1)
df
Out[59]:
   col3  col5  newcol
0    -6     8      -7
1    -4     8      -6
2    -4     8      -4
    • Dieser bekommt die Subtraktion korrekt, aber meine 'newcol1' ist eine Spalte von NaNs
    • Du wirst post haben die volle Daten -, um für jedermann zu reproduzieren
    InformationsquelleAutor EdChum
Schreibe einen Kommentar