Python-科学计算-pandas-02-两列相减-Windows系列-PHP中文网

Python-科学计算-pandas-02-两列相减

星夢妙者

发布： 2025-09-12 09:02:22

原创

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让我们来看看如何使用python中的pandas模块进行科学计算，今天我们将探讨如何通过不同列的相减来生成新的列。以下是详细的示例和代码解释。

Part 1：示例

假设我们有一个

DataFrame

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，包含4列：

["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"]

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。我们希望生成两个新的列：

```
up_measure
```
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列中的每个值等于
```
up_tol
```
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列的值减去
```
measure_value
```
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列的值。
```
measure_down
```
登录后复制
列中的每个值等于
```
measure_value
```
登录后复制
列的值减去
```
down_tol
```
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列的值。

传统的方法可能需要使用循环来实现这种效果，但这并不是最优的解决方案。下一篇文章中，我们将探讨如何快速判断不合格数目。

执行结果：

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Python-科学计算-pandas-02-两列相减

Part 2：代码

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代码语言：Python

import pandas as pd
dict_1 = {
"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],
"measure_value": [6, 4, 6, 3.5, 2.5],
"up_tol": [5, 5, 3, 3, 2],
"down_tol": [-5, -5, -3, -3, 2]
}
df = pd.DataFrame(dict_1, columns=["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"])
df["up_measure"] = df["up_tol"] - df["measure_value"]
df["measure_down"] = df["measure_value"] - df["down_tol"]
print(df)

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代码截图：

Python-科学计算-pandas-02-两列相减

Part 3：部分代码解读

df["up_measure"] = df["up_tol"] - df["measure_value"]

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：通过这一行代码，我们可以直接对

DataFrame

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中的两列进行相减操作，并将结果存储在新的列

up_measure

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中。这种方法简洁高效，避免了使用循环的复杂性。

以上就是Python-科学计算-pandas-02-两列相减的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

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