为第一个数据帧的每一列计算两个数据帧的差异

Question

假设我有两个数据框：

df1：4 列，n 行

df2：50 列，n 行

计算 df1 的每一列与 df2 的所有列的差异的最佳方法是什么？

到目前为止，我唯一的想法是合并表并创建具有差异的 4*50 新列，作为一个循环。 但必须有更好的方法，对吧？

已经谢谢了！ 保罗

Answer 1

为此，我创建了 2 个虚构的数据框：

输入数据框

df1 = pd.DataFrame({"a":[1,1,1],
                   "b":[2,2,2],
            
                  })

df2 = pd.DataFrame({"aa":[10,10,10],
                   "bb":[20,20,20],
                   "cc":[30,30,30],
                   "dd":[40,40,40],
                    "ee":[50,50,50] 
                  })
print(df1)

    a   b
0   1   2
1   1   2
2   1   2

print(df2)

    aa  bb  cc  dd  ee
0   10  20  30  40  50
1   10  20  30  40  50
2   10  20  30  40  50

解决方案

df = pd.concat([df2.sub(df1[i], axis=0) for i in df1.columns],axis =1)
df.columns= [i for i in range(df1.shape[1]*df2.shape[1])]
df

结果

    0   1   2   3   4   5   6   7   8    9
0   9   19  29  39  49  8   18  28  38  48
1   9   19  29  39  49  8   18  28  38  48
2   9   19  29  39  49  8   18  28  38  48