大熊貓從列表中的每一行減去相同數量的

Question

我有熊貓dataframes爲：

df1['A'].ix[1:3] 
2017-01-01 02:00:00 [33, 34, 39] 
2017-01-01 03:00:00 [3, 43, 9] 

df2['B'].ix[1:3] 
2017-01-01 02:00:00 2 
2017-01-01 03:00:00 3 

我想執行以下操作：

difference = df1 - df2 

預期的結果是：

(df1 - df2).ix[1:3] 
2017-01-01 02:00:00 [31, 32, 37] 
2017-01-01 03:00:00 [0, 40, 6] 

在df2從相應的列表中df1

01即數。減去

的df1每個列表具有相同的大小。

我想不出更好的辦法比list comprehension。

Answer 1

你可以從列表轉換的列值的numpy的數組，然後做df1.A - df2.B：

df1.A = df1.A.map(np.array) 
difference = df1.A - df2.B 

Answer 2

我不能告訴什麼對象在df1。可能是list也許np.array？ IDK？

更好的創建我自己的例子

A = pd.Series([[33, 34, 39], [3, 43, 9]]) 
B = pd.Series([2, 3]) 

選項1
apply(np.asarray)

A.apply(np.asarray) - B 

0 [31, 32, 37] 
1  [0, 40, 6] 
dtype: object 

選項2
醜陋但速度更快，見下文

pd.Series((np.array(A.values.tolist()) - B.values[:, None]).tolist(), A.index) 

0 [31, 32, 37] 
1  [0, 40, 6] 
dtype: object 

時機