dataframe新增两行相减

您可以通过以下代码来实现dataframe新增两行相减的功能：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 新增一行并赋值
df.loc[3] = [7, 8]

# 新增另一行并赋值
df.loc[4] = [5, 3]

# 计算新增的两行的差值
diff = df.loc[3] - df.loc[4]

在这个例子中，我们首先创建了一个示例DataFrame（包含两列和三行）。然后，我们使用 `.loc[]` 方法向DataFrame中新增了两行数据。最后，我们计算了新增的两行数据的差值，并将结果保存到了变量 `diff` 中。

相关问题

DataFrame中两列数据相减代码

使用pandas库，可以这样做:

import pandas as pd
df['new_column'] = df['column1'] - df['column2']

其中df是数据框，'column1'和'column2'是原始列名，'new_column'是新列名。

pandas中两个DataFrame数据表直接相减

在 pandas 中，两个 DataFrame 相减可以使用 `sub()` 方法。这个方法可以对两个 DataFrame 中的每个元素进行相减操作。它会将相同位置的元素相减，但是如果元素在其中一个 DataFrame 中不存在，则会用指定的 fill_value 来填充。

下面是一个例子：

import pandas as pd

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

result = df1.sub(df2, fill_value=0)

print(result)

输出结果如下：

   A  B
0  0  0
1  0  0
2  3  6

在这个例子中，我们创建了两个 DataFrame `df1` 和 `df2`，并将它们相减。由于 `df2` 的第三行在 `df1` 中不存在，因此用 fill_value=0 来填充。最后，我们将结果保存到 `result` 变量中，并打印出来。