pandas - 减去 2 个类似的数据框数据透视表

Question

我有一个 36 行 x 36 列的数据透视表数据框，我使用以下代码进行转换：

df_pivoted = pd.pivot_table(df,index='From',columns='To',values='count')
df_pivoted.fillna(0,inplace=True)

我使用以下代码转置相同的数据帧：

df_trans = df_pivoted.transpose()

并想用以下代码减去这两个数据帧：

new_pivoted = df_pivoted - df_trans

它给了我 72 行 x 72 列的数据框，所有单元格中都有 NaN 值。

然后我尝试使用其他代码：

delta = df_pivoted.subtract(df_trans, fill_value=0)

但是，它产生 72 行 x 72 列的数据框，如下所示：

请帮我找出原始数据帧与转置数据帧之间的区别。

Answer 1

转换您的 DataFrame（数据透视表）后，您将拥有新的 DataFrame，其中的列变为索引，反之亦然。 现在，当您从另一个 Pandas 中减去 df 时，使用列和索引并在其余部分填充 NaN。

如果无论索引和列如何都需要减去值，请使用：

delta = df_pivoted.values - df_trans.values

如果您想在 df_pivoted 中保留 df_trans 的列和索引：

df_trans = pd.DataFrame(data=df_pivoted.transpose().values, 
                        index=df_pivoted.index,
                        columns = df_pivoted.columns)

delta = df_pivoted - df_trans

现在简单的减法工作。

希望有帮助！