Python 如何根据熊猫中的匹配列减去行？

如果我有两个数据帧，如使用创建的示例中所示：

df1 = pd.DataFrame({'A': randint(1,11,10), 'B': randint(10,100,10), 'C': randint(100,1000,10)})
df2 = pd.DataFrame({'A': randint(1,11,10), 'B': randint(10,100,10), 'C': randint(100,1000,10)})
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['A'])

df1

    A   B   C
0   2   96  826
1   1   64  601
2   1   27  343
3   5   65  600
4   10  68  658
5   6   81  895
6   5   73  440
7   4   54  865
8   1   24  597
9   10  66  928

df2

    A   B   C
0   2   87  669
1   5   99  594
2   6   50  989
3   10  46  767
4   3   56  828
5   4   83  415
6   1   41  332

如果A列中的值匹配，如何减去B列（df['B']-df2['B']）？因此，我可以在df1中获得一个新列，如：

9
23
-14
-34
22
31
-26
-29
-17
20

试试这个：

In [61]: df1['new'] = df1.drop('C',1).merge(df2.drop('C',1), on='A', 
                                            how='left', suffixes=['','2']) \
                         .eval("new=B-B2", inplace=False)['new']

In [62]: df1
Out[62]:
    A   B    C  new
0   2  96  826    9
1   1  64  601   23
2   1  27  343  -14
3   5  65  600  -34
4  10  68  658   22
5   6  81  895   31
6   5  73  440  -26
7   4  54  865  -29
8   1  24  597  -17
9  10  66  928   20

---

要获得要减去的值，请使用

df1['A']

将

df2['B']

的值映射到它，方法是使用

df2['A']

索引

df2['B']

：

df1['new'] = df1['B'] - df1['A'].map(df2.set_index('A')['B'])

结果输出：

    A   B    C  new
0   2  96  826    9
1   1  64  601   23
2   1  27  343  -14
3   5  65  600  -34
4  10  68  658   22
5   6  81  895   31
6   5  73  440  -26
7   4  54  865  -29
8   1  24  597  -17
9  10  66  928   20

---

编辑

对于较小的数据集，向

map

提供字典可能会稍微快一点

示例数据集上的计时：

%timeit df1.B - df1.A.map(df2.set_index('A').B)
%timeit df1.B - df1.A.map(dict(zip(df2.A, df2.B)))
%timeit df1.B - df1.A.map(dict(zip(df2.A.values, df2.B.values)))

1000 loops, best of 3: 718 µs per loop
1000 loops, best of 3: 492 µs per loop
1000 loops, best of 3: 459 µs per loop

对于较大的数据集，使用索引方法似乎更快

较大的数据集设置：

rows, a_max, b_max, c_max = 10**6, 5*10**4, 10**5, 10**5
df1 = pd.DataFrame({'A': randint(1, a_max, rows), 'B': randint(10, b_max, rows), 'C': randint(100, c_max, rows)})
df2 = pd.DataFrame({'A': randint(1, a_max, rows), 'B': randint(10, b_max, rows), 'C': randint(100, c_max, rows)})
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['A'])

较大数据集上的计时：

%timeit df1.B - df1.A.map(df2.set_index('A').B)
%timeit df1.B - df1.A.map(dict(zip(df2.A, df2.B)))
%timeit df1.B - df1.A.map(dict(zip(df2.A.values, df2.B.values)))

10 loops, best of 3: 114 ms per loop
10 loops, best of 3: 359 ms per loop
10 loops, best of 3: 354 ms per loop

---

它起作用了！谢谢你的帮助。我选择@root-answer是因为它比较短。很短。谢谢你，巴德！