Python 教程之 Pandas(12)—— series 的二元运算

简介: Python 教程之 Pandas(12)—— series 的二元运算

series 的二元运算

我们可以对序列进行二元运算,如加法、减法和许多其他操作。为了对系列执行二元运算,我们必须使用一些函数,比如.add().sub()等等。

代码#1:

# importing pandas module  
import pandas as pd  
# 创建一个 series
data = pd.Series([5, 2, 3,7], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 创建一个 series
data1 = pd.Series([1, 6, 4, 9], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
print(data, "\n\n", data1)

image.png

.add()现在我们使用函数添加两个 series。

# 使用 .add 添加两个 series
data.add(data1, fill_value=0)

输出:

image.png

代码 #2:

# importing pandas module  
import pandas as pd  
# 创建一个 series
data = pd.Series([5, 2, 3,7], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
# 创建一个 series
data1 = pd.Series([1, 6, 4, 9], index=['a', 'b', 'd', 'e'])
print(data, "\n\n", data1)

image.png

现在我们使用.sub函数减去两个系列。

# 使用 .sub 减去两个 series
data.sub(data1, fill_value=0)

输出:

image.png

series 上的二元运算方法:

功能 描述
add() 方法用于向调用者系列添加具有相同长度的系列或类似列表的对象
sub() 方法用于从调用者系列中减去具有相同长度的系列或类似对象的列表
mul() 方法用于将具有相同长度的系列或列表类对象与调用者系列相乘
div() 方法用于按调用者系列划分系列或具有相同长度的类似对象的列表
sum() 返回请求轴的值的总和
prod() 返回请求轴的值的乘积
mean() 返回请求轴的平均值
pow() 方法用于将传递的系列的每个元素作为调用者系列的指数幂并返回结果
abs() 方法用于获取Series/DataFrame中每个元素的绝对数值
cov() 方法用于求两个序列的协方差


目录
相关文章
|
11天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
使用Python和Pandas进行数据分析基础
使用Python和Pandas进行数据分析基础
33 5
|
20天前
|
数据采集 存储 搜索推荐
打造个性化网页爬虫:从零开始的Python教程
【8月更文挑战第31天】在数字信息的海洋中,网页爬虫是一艘能够自动搜集网络数据的神奇船只。本文将引导你启航,用Python语言建造属于你自己的网页爬虫。我们将一起探索如何从无到有,一步步构建一个能够抓取、解析并存储网页数据的基础爬虫。文章不仅分享代码,更带你理解背后的逻辑,让你能在遇到问题时自行找到解决方案。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,这篇文章都会为你打开一扇通往数据世界的新窗。
|
3天前
|
Python
全网最适合入门的面向对象编程教程:Python函数方法与接口-函数与方法的区别和lamda匿名函数
【9月更文挑战第15天】在 Python 中,函数与方法有所区别:函数是独立的代码块,可通过函数名直接调用,不依赖特定类或对象;方法则是与类或对象关联的函数,通常在类内部定义并通过对象调用。Lambda 函数是一种简洁的匿名函数定义方式,常用于简单的操作或作为其他函数的参数。根据需求,可选择使用函数、方法或 lambda 函数来实现代码逻辑。
|
14天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
Python中数据可视化的魔法——使用Matplotlib和Pandas
【9月更文挑战第5天】在Python的世界里,数据可视化是连接复杂数据与人类直觉的桥梁。本篇文章将带领读者探索如何使用Matplotlib和Pandas这两个强大的库来揭示数据背后的故事。我们将从基础概念开始,逐步深入到高级技巧,让每一位读者都能轻松创建引人入胜的数据可视化图表,使数据分析变得既直观又有趣。
57 14
|
10天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
使用Python和Pandas处理CSV数据
使用Python和Pandas处理CSV数据
43 5
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
Pandas与Matplotlib:Python中的动态数据可视化
Pandas与Matplotlib:Python中的动态数据可视化
|
15天前
|
缓存 测试技术 Apache
告别卡顿!Python性能测试实战教程,JMeter&Locust带你秒懂性能优化💡
【9月更文挑战第5天】性能测试是确保应用在高负载下稳定运行的关键。本文介绍Apache JMeter和Locust两款常用性能测试工具,帮助识别并解决性能瓶颈。JMeter适用于测试静态和动态资源,而Locust则通过Python脚本模拟HTTP请求。文章详细讲解了安装、配置及使用方法,并提供了实战案例,帮助你掌握性能测试技巧,提升应用性能。通过分析测试结果、模拟并发、检查资源使用情况及代码优化,确保应用在高并发环境下表现优异。
42 5
|
18天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
【9月更文挑战第2天】数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
45 5
|
22天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据可视化
Python 中的 Pandas
【8月更文挑战第29天】
57 9
|
存储 数据挖掘 索引
Python数据分析与展示:Series类型简单操作-8
Python数据分析与展示:Series类型简单操作-8
158 0
Python数据分析与展示:Series类型简单操作-8