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Devmax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Devmax!

Python Pandas学习之series的二元运算详解的更多相关文章

  1. Pandas如何将表格的前几行生成html实战案例

    这篇文章主要介绍了Pandas如何将表格的前几行生成html实战案例,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下

  2. pandas如何计算同比环比增长

    这篇文章主要介绍了pandas如何计算同比环比增长,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

  3. python sklearn与pandas实现缺失值数据预处理流程详解

    对于缺失值的处理,主要配合使用sklearn.impute中的SimpleImputer类、pandas、numpy。其中由于pandas对于数据探索、分析和探查的支持较为良好,因此围绕pandas的缺失值处理较为常用

  4. Python使用pandas将表格数据进行处理

    这篇文章主要介绍了Python使用pandas将表格数据进行处理,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴可以参考一下

  5. pandas数据类型之Series的具体使用

    本文主要介绍了pandas数据类型之Series的具体使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  6. 通过5个例子让你学会Pandas中的字符串过滤

    毋庸置疑Pandas是使用最广泛的Python库之一,它提供了许多功能和方法来执行有效的数据处理和数据分析,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何通过5个例子让你学会Pandas中字符串过滤的相关资料,需要的朋友可以参考下

  7. pandas的排序、分组groupby及cumsum累计求和方式

    这篇文章主要介绍了pandas的排序、分组groupby及cumsum累计求和方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

  8. Python Pandas 中的数据结构详解

    这篇文章主要介绍了Python Pandas 中的数据结构详解,Pandas有三种数据结构Series、DataFrame和Panel,文章围绕主题展开更多相关内容需要的小伙伴可以参考一下

  9. Python+Pandas实现数据透视表

    对于数据透视表,相信对于Excel比较熟悉的小伙伴都知道如何使用它。本文将利用Python Pandas实现数据透视表功能,感兴趣的可以学习一下

  10. Pandas sample随机抽样的实现

    随机抽样,是统计学中常用的一种方法,本文主要介绍了Pandas sample随机抽样的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

随机推荐

  1. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  2. python数学建模之三大模型与十大常用算法详情

    这篇文章主要介绍了python数学建模之三大模型与十大常用算法详情,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,感想取得小伙伴可以参考一下

  3. Python爬取奶茶店数据分析哪家最好喝以及性价比

    这篇文章主要介绍了用Python告诉你奶茶哪家最好喝性价比最高,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧

  4. 使用pyinstaller打包.exe文件的详细教程

    PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具,能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件,下面这篇文章主要给大家介绍了关于使用pyinstaller打包.exe文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

  5. 基于Python实现射击小游戏的制作

    这篇文章主要介绍了如何利用Python制作一个自己专属的第一人称射击小游戏,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起动手试一试

  6. Python list append方法之给列表追加元素

    这篇文章主要介绍了Python list append方法如何给列表追加元素,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

  7. Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化

    这篇文章介绍了Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  8. 利用python实现简单的情感分析实例教程

    商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用python实现简单的情感分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

  9. 利用Python上传日志并监控告警的方法详解

    这篇文章将详细为大家介绍如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务,感兴趣的小伙伴可以了解一下

  10. Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题

    这篇文章主要介绍了Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

返回
顶部