Python 如何根据行减去两个dfs？

假设您有以下两个dfs：

    lines
        line amount#1   line amount#2
        0   18.20        0.82
        1   NaN         NaN
        2   40.00       259.00
        3   388.00       NaN
        4   17.41         NaN





btws

    btw-amount#1    btw-amount#2
    0   0.0          0.14
    1   NaN          NaN
    2   NaN          NaN
    3   NaN          NaN
    4   NaN          NaN

我想减去这两个df，这样就有一个新的df，如下所示：

line amount#1   line amount#2
0   18.20        0.68
1   NaN         NaN
2   40.00       259.00
3   388.00       NaN
4   17.41         NaN

我试过：

lines.subtract(btws, axis =0)

然而，每一件事都变成了“南”

---

请帮忙

lines.to_numpy（）-btws

->键（列）不匹配，因此返回nan。熊猫在索引上对齐。@Max Try

np.subtract（行，BTW）

这也会在减法后保留

行

中的列名。@ShubhamSharma在这个用例中实际上更好：）谢谢你们的帮助，伙计们：）我建议重新考虑你们的命名。将数据帧命名为

行

和

btws

，但每一行中的列都相同，即

的“amount”1“

，

的“amount”2“

——如果数据帧变量存储该信息，则不需要前缀。然后减法将与一个简单的

df1-df2

对齐，您将拥有现在强制对齐的代码，这与所有其他需要完美对齐的解决方案不同（或引发未来警告，很快它将自动对齐），只需

result=lines-btws.to_numpy（）

就可以了。@QuangHoang看起来更有效

result = lines.to_numpy() - btws.to_numpy()
result = pd.DataFrame(result, columns=lines.columns)