pandas两个dataframe相减

### 回答1：
可以使用pandas的subtract()函数来实现两个dataframe的相减操作。具体的语法如下：

df1.subtract(df2)

其中，df1和df2分别是要相减的两个dataframe。这个函数会将df2中的每个元素从df1中对应位置的元素中减去，最终返回一个新的dataframe。

需要注意的是，两个dataframe相减时，它们的行和列必须完全一致，否则会出现错误。

### 回答2：
在Pandas中，可以通过`pd.DataFrame.subtract()`方法实现两个DataFrame相减。这个方法的参数包括要减去的DataFrame、用于匹配行和列的轴、要使用的默认值等。

首先，需要保证两个DataFrame具有相同的行和列。可以使用`pd.concat()`方法按行连接两个DataFrame并去除重复行。如果只想保留两个DataFrame中共有的行和列，则可以通过传递`join='inner'`参数实现：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3,4,5], 'B': [6,7,8]})
df3 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True, join='inner')

接下来，使用`pd.DataFrame.subtract()`方法计算两个DataFrame的差。可以通过指定轴来控制想要匹配行还是列，并使用`fill_value`参数指定在缺少值时要填充的默认值。如果想让结果保留所有行和列，则可以使用`fillna()`方法添加缺失值，并且可以使用`inplace=True`参数将结果保存在原始DataFrame中：

diff = df1.subtract(df2, axis=1, fill_value=0)
diff.fillna(0, inplace=True)

需要注意的是，如果两个DataFrame中存在部分行或部分列无法匹配，则会在计算过程中生成NaN值。除非使用`fillna()`方法，否则结果中可能会含有NaN值。

最后，如果只对某些列进行差分，则可以使用`iloc()`方法指定要选择的行和列范围。例如，只想对第1列和第2列进行差分，则可以使用以下方法：

diff = df1.iloc[:,0:2].subtract(df2.iloc[:,0:2], fill_value=0)
diff.fillna(0, inplace=True)

### 回答3：
Pandas是一个常用的数据分析工具，它提供了许多灵活的函数和方法来对数据进行操作，其中包括两个DataFrame相减的操作。

在Pandas中，可以使用“-”操作符来计算两个DataFrame的差。具体操作如下：

1. 确保两个DataFrame的行列索引相同，如果不同可以使用reindex()函数重新设置索引。

2. 使用“-”操作符，将两个DataFrame相减即可。

例如：

import pandas as pd

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

# 求差
df3 = df1 - df2

print(df3)

输出：

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

以上代码中，首先创建了两个DataFrame df1和df2。然后通过“-”操作符将它们相减，得到了另一个DataFrame df3。df3的每个元素都是df1和df2对应元素的差。

需要注意的是，如果两个DataFrame中有某些行或列不同，相减时会生成NaN值，另外，如果只想算某一行或某一列的差，可以使用sub()函数，例如df1.sub(df2['A'], axis=0)表示将df1的每一行减去df2的A列。