时间戳

首页 > 解决方案 > Pandas 数据框列减法，处理 NaN

python - Pandas 数据框列减法，处理 NaN

问题描述

例如，我有一个数据框

df = pd.DataFrame([(np.nan, .32), (.01, np.nan), (np.nan, np.nan), (.21, .18)],
                  columns=['A', 'B'])
        A   B
0   NaN     0.32
1   0.01    NaN
2   NaN     NaN
3   0.21    0.18

我想从中减去B列A

df['diff'] = df['A'] - df['B']

    A     B      diff
0   NaN   0.32   NaN
1   0.01  NaN    NaN
2   NaN   NaN    NaN
3   0.21  0.18   0.03

如果其中一列是 ，则差异返回 NaN NaN。为了克服这个我使用fillna

df['diff'] = df['A'].fillna(0) - df['B'].fillna(0)

    A     B      diff
0   NaN   0.32   -0.32
1   0.01  NaN    0.01
2   NaN   NaN    0.00
3   0.21  0.18   0.03

这解决NaN了 diff 列的问题，但是对于索引 2，结果是0，而我想要差异，NaN因为列 A 和 B 是NaN。

NaN如果两列都是 NaN ，有没有办法明确告诉熊猫输出？

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

Series.sub与fill_value=0参数一起使用：

df['diff'] = df['A'].sub(df['B'], fill_value=0)
print (df)
      A     B  diff
0   NaN  0.32 -0.32
1  0.01   NaN  0.01
2   NaN   NaN   NaN
3  0.21  0.18  0.03

如果需要替换 NaN 以0添加Series.fillna：

df['diff'] = df['A'].sub(df['B'], fill_value=0).fillna(0)
print (df)
      A     B  diff
0   NaN  0.32 -0.32
1  0.01   NaN  0.01
2   NaN   NaN  0.00
3  0.21  0.18  0.03

推荐阅读