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DataFrame.add(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
DataFrame.sub(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
DataFrame.mul(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
DataFrame.div(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
參數(shù):
other : 序列, 數(shù)據(jù)框, 常量
axis : {0, 1, ‘index’, ‘columns’}0和index是橫向運(yùn)算,1和columns是縱向運(yùn)算
fill_value : None或者浮點(diǎn)型,替換缺省值
level : int或name,選擇不同的索引,一個(gè)數(shù)據(jù)框可能有兩個(gè)索引
返回值:
數(shù)據(jù)框

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]],columns=['A', 'B', 'C'])print(df)
   A  B  C0  1  1  11  2  2  22  3  3  3print(df.sub([1,2,3],axis=1))
   A  B  C0  0 -1 -21  1  0 -12  2  1  0print(df.sub([1,2,3],axis=0))
   A  B  C0  0  0  01  0  0  02  0  0  0

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網(wǎng)站欄目：Pandas如何實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算
新聞來(lái)源：http://chinadenli.net/article48/gppjep.html

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