熊貓的子運營商做什麼？

Question

這是直接來自教程，即使在閱讀文檔後我也無法理解。

In [14]: df = DataFrame({'one' : Series(randn(3), index=['a', 'b', 'c']), 
    ....:     'two' : Series(randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']), 
    ....:     'three' : Series(randn(3), index=['b', 'c', 'd'])}) 
    ....: 

In [15]: df 
Out[15]: 
     one  three  two 
a -0.626544  NaN -0.351587 
b -0.138894 -0.177289 1.136249 
c 0.011617 0.462215 -0.448789 
d  NaN 1.124472 -1.101558 

In [16]: row = df.ix[1] 

In [17]: column = df['two'] 

In [18]: df.sub(row, axis='columns') 
Out[18]: 
     one  three  two 
a -0.487650  NaN -1.487837 
b 0.000000 0.000000 0.000000 
c 0.150512 0.639504 -1.585038 
d  NaN 1.301762 -2.237808 

爲什麼第二行變成0？它是否爲sub - 用0代替？

此外，當我使用row = df.ix[0]時，整個第二列變爲NaN。爲什麼？

Answer 1

sub意味着減，所以讓我們通過這一走：

In [44]: 
# create some data 
df = pd.DataFrame({'one' : pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']), 
        'two' : pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']), 
        'three' : pd.Series(np.random.randn(3), index=['b', 'c', 'd'])}) 
df 
Out[44]: 
     one  three  two 
a -1.536737  NaN 1.537104 
b 1.486947 -0.429089 -0.227643 
c 0.219609 -0.178037 -1.118345 
d  NaN 1.254126 -0.380208 
In [45]: 
# take a copy of 2nd row 
row = df.ix[1] 
row 
Out[45]: 
one  1.486947 
three -0.429089 
two  -0.227643 
Name: b, dtype: float64 
In [46]: 
# now subtract the 2nd row row-wise 
df.sub(row, axis='columns') 
Out[46]: 
     one  three  two 
a -3.023684  NaN 1.764747 
b 0.000000 0.000000 0.000000 
c -1.267338 0.251052 -0.890702 
d  NaN 1.683215 -0.152565 

所以大概什麼是混淆你是正在發生的事情，當你指定「列」作爲操作上的軸。我們從每一行中減去第二行的值，這就解釋了爲什麼第二行現在變成了全0。你傳遞的數據是一系列的，我們正在調心柱的因此，實際上我們對對齊的列名這就是爲什麼它進行逐行

In [47]: 
# now take a copy of the first row 
row = df.ix[0] 
row 
Out[47]: 
one  -1.536737 
three   NaN 
two  1.537104 
Name: a, dtype: float64 
In [48]: 
# perform the same op 
df.sub(row, axis='columns') 
Out[48]: 
     one three  two 
a 0.000000 NaN 0.000000 
b 3.023684 NaN -1.764747 
c 1.756346 NaN -2.655449 
d  NaN NaN -1.917312 

那麼，爲什麼我們現在有一個列與所有NaN值？這是因爲當你用NaN執行任何操作功能，那麼結果是NaN

In [55]: 

print(1 + np.NaN) 
print(1 * np.NaN) 
print(1/np.NaN) 
print(1 - np.NaN) 
nan 
nan 
nan 
nan 

Answer 2

這樣做是從列的所有值中減去第二行中的每個值。也就是說，它取得位置("b", "one")的值，並從列「one」中的所有值中減去它;它取得位置("b", "two")的值，並從列「2」中的所有值中減去它;它取值爲("b", "three")，並從列「3」中的所有值中減去它。因此，例如，("c", "one")中的結果是0.011617 - (-0.138894) = 0.150512。行「b」中的所有值都是零，因爲那是你正在減去的行，所以在那一行你從它自己減去它，給零。

至於你的問題的第二部分，如果你選擇第一行，它包含一個NaN。因此，減法從第二列中的所有值中減去NaN，這也將它們全部變成NaN（因爲任何減NaN都是NaN）。