python series两列相减

可以使用Python的pandas库中的Series对象进行两列相减操作。根据引用\[3\]中的示例，假设有两个Series对象s1和s2，可以使用s1 - s2来实现两列相减的操作。例如：

import pandas as pd

s1 = pd.Series(\[1, 2, 3, 4\], index=\['a', 'b', 'c', 'd'\])
s2 = pd.Series(\[3, 4, 5, 6\], index=\['a', 'b', 'c', 'd'\])

result = s1 - s2
print(result)

输出结果为：

a   -2
b   -2
c   -2
d   -2
dtype: int64

这样，s1和s2中对应位置的元素会进行相减操作，得到一个新的Series对象result，其中每个元素都是对应位置的差值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python中的list如何进行相减操作或者将list分片Python 两组数据相减](https://blog.csdn.net/weixin_39609670/article/details/111449825)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Series的基础操作](https://blog.csdn.net/weixin_52277317/article/details/117340013)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]