Как отличить два фрейма данных, кроме одного столбца в пандах?

У меня есть два фрейма данных с одинаковыми именами столбцов.

         wave   num   stlines      fwhm        EWs  MeasredWave
 0    4050.32   3.0  0.282690  0.073650  22.160800  4050.311360
 1    4208.98   5.5  0.490580  0.084925  44.323130  4208.973512
 2    4374.94   9.0  0.714830  0.114290  86.964970  4374.927110
 3    4379.74   9.0  0.314040  0.091070  30.442710  4379.760601
 4    4398.01  14.0  0.504150  0.098450  52.832360  4398.007473
 5    4502.21   8.0  0.562780  0.101090  60.559960  4502.205220


         wave  num   stlines      fwhm        EWs  MeasredWave
 0    4050.32  3.0  0.276350  0.077770  22.876240  4050.310469
 1    4208.98  5.5  0.493035  0.084065  44.095755  4208.974363
 2    4374.94  6.0  0.716760  0.111550  85.111070  4374.927649
 3    4379.74  1.0  0.299070  0.098400  31.325300  4379.759339
 4    4398.01  6.0  0.508810  0.084530  45.783740  4398.004164
 5    4502.21  9.0  0.572320  0.100540  61.252070  4502.205764

Поскольку оба фрейма данных имеют имена столбцов, а первый столбец wave одинаков в обоих фреймах данных. Я хочу взять разницу во всем столбце, кроме столбца 1, то есть wave.

Итак, результирующий фрейм данных должен иметь column1 и разницу между всеми другими столбцами

Как я могу это сделать?

Если вы хотите получить быстрый и хороший ответ, упростите жизнь другим пользователям. Очистите свой код, сделайте его как можно короче, не добавляйте ссылки на вашу локальную папку с вашими файлами и т. д. Дополнительно задайте одну проблему в вопросе

ChaosPredictor 13.09.2018 15:21

В обоих df есть одинаковые имена столбцов и одинаковое количество строк?

jezrael 13.09.2018 15:48

да, имена столбцов и строки точно такие же.!

user10337478 13.09.2018 15:49

Так нужно вычесть все значения столбцов без предварительного?

jezrael 13.09.2018 15:54

Да, точно.! @jezrael

user10337478 13.09.2018 15:55

Еще один вопрос? Как я могу принять среднее и стандартное отклонение нескольких фреймов данных с неравным количеством строк в пандах? аналогичным образом сохраняя исключение столбца 'wave' ?? @jezrael

user10337478 13.09.2018 16:17

@GyanenderGandhar - Не такой простой ответ, но я надеюсь, что это поможет.

jezrael 13.09.2018 16:20

да, это сработало. Большое спасибо, чувак. @jezrael

user10337478 13.09.2018 16:47
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
8
1 324
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я считаю, что нужно извлечь имена столбцов с помощью difference, а затем использовать DataFrame.sub:

cols = df1.columns.difference(['wave'])
#is possible specify multiple columns
#cols = df1.columns.difference(['wave','MeasredWave'])

#df1[cols] = means in output are not touch columns from df1
df1[cols] = df1[cols].sub(df2[cols])
print (df1)
      wave  num   stlines     fwhm       EWs  MeasredWave
0  4050.32  0.0  0.006340 -0.00412 -0.715440     0.000891
1  4208.98  0.0 -0.002455  0.00086  0.227375    -0.000851
2  4374.94  3.0 -0.001930  0.00274  1.853900    -0.000539
3  4379.74  8.0  0.014970 -0.00733 -0.882590     0.001262
4  4398.01  8.0 -0.004660  0.01392  7.048620     0.003309
5  4502.21 -1.0 -0.009540  0.00055 -0.692110    -0.000544

cols = df1.columns.difference(['wave'])
#df2[cols] = means in output are not touch columns from df2
df2[cols] = df1[cols].sub(df2[cols])
print (df2)
      wave  num   stlines     fwhm       EWs  MeasredWave
0  4050.32  0.0  0.006340 -0.00412 -0.715440     0.000891
1  4208.98  0.0 -0.002455  0.00086  0.227375    -0.000851
2  4374.94  3.0 -0.001930  0.00274  1.853900    -0.000539
3  4379.74  8.0  0.014970 -0.00733 -0.882590     0.001262
4  4398.01  8.0 -0.004660  0.01392  7.048620     0.003309
5  4502.21 -1.0 -0.009540  0.00055 -0.692110    -0.000544

Другие вопросы по теме