df3 = df1.sub(df2)报错TypeError: unsupported operand type( s) for -: 'str’and 'str'

抱歉，我之前的回答有误。`sub()` 函数在处理字符串类型的数据时会出现不支持操作的错误。

如果您想要执行两个 DataFrame 的相减操作，并生成一个新的 DataFrame，您可以使用 `subtract()` 函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建第二个 DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 2, 1], 'B': [6, 5, 4]})

# 相减并生成新的 DataFrame
df3 = df1.subtract(df2)

print(df3)

运行以上代码将输出以下结果：

   A  B
0 -2 -2
1  0  0
2  2  2

在这个示例中，`df1` 和 `df2` 是两个要相减的 DataFrame，`df3` 是相减后生成的新 DataFrame。

请注意，`subtract()` 函数默认按照列进行相减操作，如果两个 DataFrame 的行数不一致，将会根据索引进行对齐。如果需要按照行进行相减操作，请使用 `sub()` 函数并设置 `axis=1` 参数。

相关问题

代码简写：import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

import pandas as pd

# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币')

# 标的表索引列位置及数据位置
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index()

# 合并表1和表2的结果
result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left')
result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left')

# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

df3 = pd.merge(df1, df2)

`df3 = pd.merge(df1, df2)`是使用pandas库中的merge函数将两个DataFrame对象df1和df2进行合并的操作。merge函数根据指定的列或索引将两个DataFrame对象进行连接，并返回一个新的DataFrame对象df3。

下面是一个示例，演示了如何使用merge函数将两个DataFrame对象进行合并：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用merge函数将df1和df2进行合并
df3 = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 打印合并后的DataFrame对象df3
print(df3)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在上述示例中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，然后使用merge函数将它们按照列'A'进行合并。合并后的结果存储在新的DataFrame对象df3中，包含了列'A'、'B'和'C'的数据。