dataframe 运算

DataFrame是一种二维表格的数据结构，可以进行各种运算操作。引用提到了DataFrame在运算中自动对齐相同索引的数据，如果索引不对应，则会补NaN。所以在进行DataFrame运算时，可以通过对列进行数学运算，对整个表格进行筛选、排序、分组等操作。

举个例子，假设有两个DataFrame df1和df2，想要对它们进行运算。可以使用如下方法：
1. (df1 + df2) / 2：这个操作将df1和df2对应的元素相加，然后除以2，得到一个新的DataFrame，其中每个元素都是对应位置元素相加后的结果。
2. df1.loc["B", "java"] = 0：这个操作将df1中索引为"B"，列名为"java"的元素设置为0。
3. df1.loc["C"] = 100：这个操作将df1中索引为"C"的整行设置为100。
4. df1 = 10：这个操作将df1的所有元素设置为10。

除了以上方法，还可以使用DSL风格的API实现DataFrame的运算操作。引用中提到了一个示例代码，展示了如何使用DSL风格的API实现窗口分析函数。这种方法可以对DataFrame进行更加复杂的运算操作，例如对特定列进行聚合、排序等操作。

总之，DataFrame可以通过数学运算、筛选、分组等操作实现各种运算需求。具体的操作方法可以根据具体需求选择相应的运算方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [DataFrame的运算](https://blog.csdn.net/qq_41170489/article/details/103878685)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [DataFrame数据运算操作](https://blog.csdn.net/weixin_45687351/article/details/103812152)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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