Pandas 給定公共列的兩個不同大小的數據框之間的算術

Question

東風1

| ColA     | Colb           | Stock    | Date       |
| -------- | -------------- | -------- | ---------- |
| A        | 1              | 3        | 2022-26-12 |
| B        | 2              | 3        | 2022-26-12 |
| C        | 3              | 3        | 2022-26-12 |

東風2

| ColA     | Colb           | Sales    | Date       |
| -------- | -------------- | -------- | ---------- |
| A        | 1              | 1        | 2022-26-12 |
| B        | 2              | 1        | 2022-26-12 |
| C        | 3              | 1        | 2022-26-12 |

給定任意數量的列加入，你如何在 pandas 中進行 Dataframe 算術，例如，如果我想減去上面的兩個數據幀得到這樣的東西

當天結束時的庫存

| ColA     | Colb           | Stock    | Date       |
| -------- | -------------- | -------- | ---------- |
| A        | 1              | 2        | 2022-26-12 |
| B        | 2              | 2        | 2022-26-12 |
| C        | 3              | 2        | 2022-26-12 |

所以 stock - sales 給定所有公共列，在這種情況下

編輯：（因為我被告知）如果我的 SQL 是正確的，那么 SQL 相當於我在這種情況下想要的東西：

SELECT
    DF1.ColA,
    DF1.Colb,
    DF1.Date,
    DF1.Stock - coalesce(DF2.Sales, 0)
FROM
    DF1
    LEFT JOIN DF2
        on
            DF1.ColA = DF2.ColA and
            DF1.Colb = DF2.Colb and
            DF1.Date = DF2.Date

Answer 1

如果它們的行數和列數相同，則執行類似的操作：

df3 = df1[['ColA', 'Colb','Date']]
df3['Stock'] = df1.Stock - df2.Sales

但是，如果它們不同，請合並它們，然后執行您想要的操作：

df3= pd.merge(df1, df2, on='ColA', how='inner')
df3['Stock'] = df3.Stock - df3.Sales