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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)
参数:
other : 序列, 数据框, 常量
axis : {0, 1,‘index’,‘columns’}0 和 index 是横向运算,1 和 columns 是纵向运算
fill_value : None 或者浮点型, 替换缺省值
level : int 或 name, 选择不同的索引, 一个数据框可能有两个索引
返回值:
数据框
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以上是“Pandas 如何实现矩阵运算”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道！
