Python 熊猫中的列操作

假设我有一个数据帧：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))

我想从所有其他列中减去

df.a

列中的条目。换句话说，我希望得到一个数据框架，其中包含以下列：

|

col_b-col_a

col_c-col_a

col_d-col_a

|

我尝试了

df-df.a

，但这会产生一些奇怪的结果：

  0   1   2   3   a   b   c   d   e
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

如何在熊猫中执行这种列式操作？还有，只是想知道，

df-df.a

做什么

你可能想要

>>> df.sub(df.a, axis=0)
   a         b         c         d         e
0  0  0.112285  0.267105  0.365407 -0.159907
1  0  0.380421  0.119536  0.356203  0.096637
2  0 -0.100310 -0.180927  0.112677  0.260202
3  0  0.653642  0.566408  0.086720  0.256536

df.a

基本上是沿着另一个轴进行减法运算，因此索引不匹配，当使用减法之类的二进制运算符时，“不匹配的索引将联合在一起”（正如文档所说）。由于索引不匹配，您最终会

0123abcde

例如，你可以通过转置物品更间接地到达同一目的地，

（df.T-df.a）.T

，通过翻转

df

表示默认轴现在是右侧轴