pandas 数据帧的减法
Subtraction of pandas dataframes
我正在尝试将两个 pandas 数据帧相减，但只得到 NaN 结果：
Dataframe 1:
alpha beta
0 1 4
1 2 5
2 3 6
Dataframe 2:
gamma
0 7
1 8
2 9
数据帧操作：
df3=df1-df2
结果：
alpha beta gamma
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
但是，如果我将所有内容都转换为 numpy 矩阵，它会起作用：
矩阵运算：
matrix3=df1.as_matrix(['alpha','beta'])-df2.as_matrix(['gamma'])
结果：
[[-6 -3]
[-6 -3]
[-6 -3]]
如何使用 pandas 进行这项工作？
这些工作之一：
df['a'] = df['a'] - df2['gamma']
df['b'] = df['b'] - df2['gamma']
-
df.sub(df2.iloc[:,0],axis=0)
我正在尝试将两个 pandas 数据帧相减，但只得到 NaN 结果：
Dataframe 1:
alpha beta
0 1 4
1 2 5
2 3 6
Dataframe 2:
gamma
0 7
1 8
2 9
数据帧操作：
df3=df1-df2
结果：
alpha beta gamma
0 NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
但是，如果我将所有内容都转换为 numpy 矩阵，它会起作用：
矩阵运算：
matrix3=df1.as_matrix(['alpha','beta'])-df2.as_matrix(['gamma'])
结果：
[[-6 -3]
[-6 -3]
[-6 -3]]
如何使用 pandas 进行这项工作？
这些工作之一：
df['a'] = df['a'] - df2['gamma']
df['b'] = df['b'] - df2['gamma']
-
df.sub(df2.iloc[:,0],axis=0)