pandas两列相减

在pandas中，可以使用subtract()函数来计算两列的差异。例如，如果我们有一个名为df的数据框，其中包含两列名为col1和col2，我们可以使用df['col1'].subtract(df['col2'])来计算这两列的差值。这将返回一个新的Series对象，其中包含每对相应的元素之间的差异值。

相关问题

pandas 两列相减

在使用Pandas进行两列相减的操作时，可以将这两列转换为时间格式，然后计算它们的差值。首先，使用`pd.to_datetime()`函数将这两列转换为日期时间格式。接着，可以使用减法操作符`-`来计算它们的差值。最后，根据需要转换为相应的单位，比如秒或分钟。例如，可以使用以下代码来计算两列时间相减并转换为分钟：

df['end time'] = pd.to_datetime(df['end time'])
df['start time'] = pd.to_datetime(df['start time'])
df['time difference'] = (df['end time'] - df['start time']).dt.seconds/60

这样，`df['time difference']`列就会包含两列时间相减后的结果，单位为分钟。

pandas 两列相减只要数值

要对 Pandas 中的两列相减只保留数值，可以使用以下语句：

df['new_column'] = df['column1'] - df['column2']

这将创建一个名为 `new_column` 的新列，其中包含 `column1` 和 `column2` 中的数字差异。如果你只想保留整数，可以使用 `astype` 函数将新列转换为整数类型：

df['new_column'] = (df['column1'] - df['column2']).astype(int)