Python §２７ : pandasの重要な機能（算術メソッドと値の置換）

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■pandas：重要な機能（算術メソッドと値の置換）■

●１．加算(add)
●２．減算(sub)
●３．除算(div)
●４．乗算(mul)

二つのデータフレームを演算した場合に、インデックスが一致しない要素はNaNになることを前回勉強しました。

■df1=DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns=list('abcd'))
    a  b   c   d
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11
■df2=DataFrame(np.arange(20.).reshape((4,5)),columns=list('abcde'))
     a   b   c   d   e
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
3  15  16  17  18  19
■df1+df2
     a   b   c   d   e
0   0   2   4   6 NaN
1   9  11  13  15 NaN
2  18  20  22  24 NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN

syntax2html

不足しているデータを例えば０などで補間したい場合もあると思います。

●1.加算(add)

そこで、単純にdf1+df2とするのではなく、算術メソッドを使う方法で不足データを補間することができます。

■df3=df1.add(df2,fill_value=0)
     a   b   c   d   e
0   0   2   4   6   4
1   9  11  13  15   9
2  18  20  22  24  14
3  15  16  17  18  19

syntax2html

●2.減算(sub)

■df3=df1.sub(df2,fill_value=0)
     a   b   c   d   e
0   0   0   0   0  -4
1  -1  -1  -1  -1  -9
2  -2  -2  -2  -2 -14
3 -15 -16 -17 -18 -19

syntax2html

●3.除算(div)

■df3=df1.div(df2,fill_value=0)
      a         b         c         d  e
0  NaN  1.000000  1.000000  1.000000  0
1  0.8  0.833333  0.857143  0.875000  0
2  0.8  0.818182  0.833333  0.846154  0
3  0.0  0.000000  0.000000  0.000000  0

syntax2html

さすがに分母がゼロのときは、NaNになります。

●4.乗算(mul)

■df3=df1.mul(df2,fill_value=0)
     a   b    c    d  e
0   0   1    4    9  0
1  20  30   42   56  0
2  80  99  120  143  0
3   0   0    0    0  0

syntax2html

以上演算メソッドと値の置換についてでした。ループを回さずに一発で配列同士の計算ができることはとても便利ですね。

→今日のソースコードのリンクはこちらです。
(メニューGroup3のG3dです。G3dのボタンで実行できます）

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今日は、文字数に余裕があったので、コードも載せます。
コード

def prg_G3d(self):
        print('G3d')
        print('5.2.4.1算術メソッドと値の置換')
        df1=DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns=list('abcd'))
        df2=DataFrame(np.arange(20.).reshape((4,5)),columns=list('abcde'))
        print("■df1=DataFrame(np.arange(12.).reshape((3,4)),columns=list('abcd'))\n",df1)
        print("■df2=DataFrame(np.arange(20.).reshape((4,5)),columns=list('abcde'))\n",df2)
        print("■df1+df2\n",df1+df2)              
        df3=df1.add(df2,fill_value=0)
        print("■df3=df1.add(df2,fill_value=0)\n",df3)              
        
        df3=df1.sub(df2,fill_value=0)
        print("■df3=df1.sub(df2,fill_value=0)\n",df3)              

        df3=df1.div(df2,fill_value=0)
        print("■df3=df1.div(df2,fill_value=0)\n",df3)              

        df3=df1.mul(df2,fill_value=0)
        print("■df3=df1.mul(df2,fill_value=0)\n",df3)

syntax2html

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