dataframe 相减

要对两个DataFrame进行相减，可以使用`pd.concat()`函数将两个DataFrame合并，并使用`drop_duplicates()`函数删除重复的行。具体代码如下所示：

data_1 = pd.concat(\[data, sec_data, sec_data\]).drop_duplicates(keep=False)

这样就可以得到两个DataFrame的差集`data_1`。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [将DataFrame中出现过一次的行进行删除；两个DataFrame求交集、求差](https://blog.csdn.net/m0_51099057/article/details/122342642)[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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

dataframe相减

根据引用中的示例，DataFrame可以使用`sub()`方法进行相减操作。根据引用中的示例，DataFrame和Series的数据如下:
DataFrame:

   a  b  c
one     0  1  2
two     3  4  5
threee  6  7  8

Series:

one      1
two      4
threee   7
Name: b, dtype: int32

那么，对DataFrame进行相减操作可以如下所示:

frame.sub(series, axis=0)

运行结果如下:

   a  b  c
one    -1  0  1
two    -1  0  1
threee -1  0  1

因此，DataFrame相减的结果为:

   a  b  c
one    -1  0  1
two    -1  0  1
threee -1  0  1

#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [DataFrame和Series的简单运算（加减乘除）](https://blog.csdn.net/weixin_43469047/article/details/104188643)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

两个dataframe相减

要计算两个DataFrame的差异，可以使用pandas库中的subtract()函数。以下是一个示例：

import pandas as pd

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

# 计算两个DataFrame的差异
df_diff = df1.subtract(df2)

print(df_diff)

输出结果将是一个新的DataFrame，其中包含了每个对应元素的差异值：

   A  B
0  0  2
1  0  4
2  0  2

在这个示例中，df1和df2的差异分别是0和2（或者-2）。