Python Pandas学习之series的二元运算详解

目录
  • 二元运算
  • series 的二元运算
  • series 上的二元运算方法

二元运算

二元运算是指由两个元素形成第三个元素的一种规则,例如数的加法及乘法;更一般地,由两个集合形成第三个集合的产生方法或构成规则称为二次运算。

二元运算(Binary operation)作用于两个对象的运算。如任意二数相加或相乘而得另一数;任意二集合相交或相并而得另一集合;任意一个多行矩阵与一个多列矩阵相乘而得另一矩阵;任意二函数合成而为另一函数,以上加、乘、交、并,积及合成均属二元运算  。

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)

输出:

.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:

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)

输出:

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:

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

到此这篇关于Python Pandas学习之series的二元运算详解的文章就介绍到这了,更多相关Pandas series二元运算内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python二元算术运算常用方法解析

    在本文中,我想谈谈二元算术运算.具体来说,我想解读减法的工作原理:a - b.我故意选择了减法,因为它是不可交换的.这可以强调出操作顺序的重要性,与加法操作相比,你可能会在实现时误将 a 和 b 翻转,但还是得到相同的结果. 查看 C 代码 按照惯例,我们从查看 CPython 解释器编译的字节码开始. >>> def sub(): a - b ... >>> import dis >>> dis.dis(sub) 1 0 LOAD_GLOBAL 0

  • pandas创建series的三种方法小结

    目录 pandas创建series方法 创建方法一 Series 创建方法二 Series 创建方法三 Pandas的Series常用方法 1. 创建Series 2. Series追加 3. Series删除 4. Series改 5. Series查 pandas创建series方法 print("====创建series方法一===") dic={"a":1,"b":2,"c":3,"4":4} s=

  • Pandas中Series的创建及数据类型转换

    目录 一.实战场景 二.主要知识点 三.菜鸟实战 1.创建 python 文件,用Numpy创建Series 2.转换Series的数据类型 四.补充 1.创建 python 文件,数据list,变成Pandas的Series对象 2.数据dict变成Pandas的Series对象 3.把Pandas的Series对象变成数据list 一.实战场景 实战场景:Pandas中Series的创建和数据类型转换,Series的创建和数据类型转换,Series 类似于一维数组与字典(map)数据结构的结

  • pandas数据类型之Series的具体使用

    目录 Series类型 Series的三种创建方式 通过数组创建Series 创建指定索引列的Series 使用字典创建 标量创建Series对象 Series的常见操作 Series的值访问 访问整个series 获取索引列 设置名称 Series数据编辑 Series数据删除 drop方法 pop方法 del方法 Series数据添加 append方法 pandas中包含了DataFrame和Series数据类型,分别表示二维数据结构和一维数据结构.简单的可以理解为Series为excel表

  • pandas如何使用列表和字典创建 Series

    目录 01 使用列表创建 Series 02 使用 name 参数创建 Series 03 使用简写的列表创建 Series 04 使用字典创建 Series 05 如何使用 Numpy 函数创建 Series 06 如何获取 Series 的索引和值 07 如何在创建 Series 时指定索引 08 如何获取 Series 的大小和形状 09 如何获取 Series 开始或末尾几行数据 10 使用切片获取 Series 子集 前言: Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地

  • Python Pandas学习之series的二元运算详解

    目录 二元运算 series 的二元运算 series 上的二元运算方法 二元运算 二元运算是指由两个元素形成第三个元素的一种规则,例如数的加法及乘法;更一般地,由两个集合形成第三个集合的产生方法或构成规则称为二次运算. 二元运算(Binary operation)作用于两个对象的运算.如任意二数相加或相乘而得另一数:任意二集合相交或相并而得另一集合:任意一个多行矩阵与一个多列矩阵相乘而得另一矩阵:任意二函数合成而为另一函数,以上加.乘.交.并,积及合成均属二元运算  . series 的二元运

  • 对python pandas 画移动平均线的方法详解

    数据文件 66001_.txt 内容格式: date,jz0,jz1,jz2,jz3,jz4,jz5 2012-12-28,0.9326,0.8835,1.0289,1.0027,1.1067,1.0023 2012-12-31,0.9435,0.8945,1.0435,1.0031,1.1229,1.0027 2013-01-04,0.9403,0.8898,1.0385,1.0032,1.1183,1.0030 ... ... pd_roll_mean1.py # -*- coding: u

  • 对python pandas读取剪贴板内容的方法详解

    我使用的Python3.5,32版本win764位系统,pandas0.19版本,使用df=pd.read_clipboard()的时候读不到数据,百度查找解决方法,找到了一个比较靠谱的 打开site-packages\pandas\io\clipboard.py 在 text = clipboard_get() 后面一行 加入这句: text = text.decode('UTF-8') 保存,然后就可以使用了 df=pd.read_clipboard() #变成正常的了 下次可以在其他地方复

  • python pandas修改列属性的方法详解

    使用astype如下: df[[column]] = df[[column]].astype(type) type即int.float等类型. 示例: import pandas as pd data = pd.DataFrame([[1, "2"], [2, "2"]]) data.columns = ["one", "two"] print(data) # 当前类型 print("----\n修改前类型:&quo

  • Python语法学习之正则表达式的使用详解

    目录 正则表达式中的特殊字符 正则表达式的使用 正则小案例 - 1 正则小案例 - 2 正则小案例 - 3 要想成功的进行字符串的匹配需要使用到正则表达式模块,正则表达式匹配规则以及需要被匹配的字符串.在这三个条件中,模块与字符串都是准备好的,只有匹配规则异常的灵活,而今天这个章节就是认识一下正则表达式中的特殊字符,通过这些字符就可以针对我们想要的数据进行匹配. 正则表达式中的特殊字符 特殊字符 描述 \d 匹配任何十进制的数字,与[0-9]一致 \D 匹配任意非数字 \w 匹配任何字母数字下划

  • Python人工智能学习PyTorch实现WGAN示例详解

    目录 1.GAN简述 2.生成器模块 3.判别器模块 4.数据生成模块 5.判别器训练 6.生成器训练 7.结果可视化 1.GAN简述 在GAN中,有两个模型,一个是生成模型,用于生成样本,一个是判别模型,用于判断样本是真还是假.但由于在GAN中,使用的JS散度去计算损失值,很容易导致梯度弥散的情况,从而无法进行梯度下降更新参数,于是在WGAN中,引入了Wasserstein Distance,使得训练变得稳定.本文中我们以服从高斯分布的数据作为样本. 2.生成器模块 这里从2维数据,最终生成2

  • Python Pandas数据合并pd.merge用法详解

    目录 前言 语法 参数 1.连接键 2.索引连接 3.多连接键 4.连接方法 5.连接指示 总结 前言 实现类似SQL的join操作,通过pd.merge()方法可以自由灵活地操作各种逻辑的数据连接.合并等操作 可以将两个DataFrame或Series合并,最终返回一个合并后的DataFrame 语法 pd.merge(left, right, how = 'inner', on = None, left_on = None, right_on = None, left_index = Fal

  • Python基础学习之函数方法实例详解

    本文实例讲述了Python基础学习之函数方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 与其他编程语言一样,函数(或者方法)是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段. python的函数具有非常高的灵活性,可以在单个函数里面封装和定义另一个函数,使编程逻辑更具模块化. 一.Python的函数方法定义 函数方法定义的简单规则: 1. 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号(). 2. 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间.圆括号之间可以用于定义参数. 3.

  • Python pandas之多级索引取值详解

    目录 数据需求 需求拆解 需求处理 方法一 方法二 总结 最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas,转而投向其他的数据操作库,身为一个数据工作者,基本上是张口pandas,闭口pandas了,故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas. 平台: windows 10 python 3.8 pandas 1.2.4 数据需求 给定一份多级索引数据,查找指定值. 需求拆解 数据提取在pandas中,或者说在python中就是索引式提取,在单层索引中采用.loc或.iloc方法已经非

  • Python Pandas学习之数据离散化与合并详解

    目录 1数据离散化 1.1为什么要离散化 1.2什么是数据的离散化 1.3举例股票的涨跌幅离散化 2数据合并 2.1pd.concat实现数据合并 2.2pd.merge 1 数据离散化 1.1 为什么要离散化 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构,数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数.离散化方法经常作为数据挖掘的工具. 1.2 什么是数据的离散化 连续属性的离散化就是在连续属性的值域上,将值域划分为若干个离散的区间,最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值. 离散化有

随机推荐