如何使用Python中的Pandas库减去特定列中的所有行值？

将NaN值转换为零

在每列中添加一个名为diff的行，其中包含最小值和最大值之间的差值。尝试使用lambda函数求解它

在每行中添加一个名为diff的列，其中包含最小值和最大值之间的差值

最终df应如下图所示

df\u final

df = pd.DataFrame({'val1':[9,15,71,9,5], 'val2': [8,31,10, 14,np.nan]})
df

df_final = pd.DataFrame({'diff': {0: 1.0, 1: -16.0, 2: 61.0, 3: -5.0, 4: 5.0, 'diff': 35.0}, 'val1': {0: 9.0, 1: 15.0, 2: 71.0, 3: 9.0, 4: 5.0, 'diff': 66.0}, 'val2': {0: 8.0, 1: 31.0, 2: 10.0, 3: 14.0, 4: 0.0, 'diff': 31.0}})

df_final

现在我想减去列'val1'和'val2'的所有行值，然后我必须在下面创建一个新行并显示结果（差异）。（如果可能，建议我是否可以使用lambda函数执行此操作）

IICU

df.fillna(0, inplace=True)#Replace NaN with zero
df['diff']=df.val1.sub(df.val2)#Subtract the two vals 
#df.loc[:,'diff']= df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)#if had more columns and needed differences between max and min across columns
df.loc['diff',:]= df.T.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)#fifference between max and min in each column

IICU

df.fillna(0, inplace=True)#Replace NaN with zero
df['diff']=df.val1.sub(df.val2)#Subtract the two vals 
#df.loc[:,'diff']= df.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)#if had more columns and needed differences between max and min across columns
df.loc['diff',:]= df.T.apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=1)#fifference between max and min in each column

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或选择所有代码，然后按

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