两个Dataframe相减
一、相减的基本概念
在Pandas中，两个Dataframe相减是指通过一个Dataframe减去另一个Dataframe中的相应值，从而得到两个Dataframe之间的差异。在实际应用中，常常需要使用相减功能来比较两个数据集之间的差异，以便更好地发现问题和提高数据分析的质量。
二、代码实现
我们可以通过Pandas库中的sub()函数将两个Dataframe进行相减。下面是一个示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[1,2,3], 'C':[1,2,3]})
df_diff = df1.sub(df2)
print(df_diff)
在上述示例中，我们创建了两个Dataframe：df1和df2。接着我们使用sub()函数，将df2从df1中减去，然后将结果赋值给变量df_diff。最后，我们打印出来结果。
三、数据类型的匹配
在两个Dataframe进行相减的时候，需要注意数据类型的匹配问题。如果两个Dataframe中列的数据类型不一致，那么在进行相减操作时，可能会出现一些问题，比如NaN值、特殊字符等。因此，在进行相减操作之前，需要保证两个Dataframe中的数据类型是匹配的。下面是一个数据类型不匹配的示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[1.0,2.0,3.0], 'B':[1,2,3], 'C':[1,2,3]})
df_diff = df1.sub(df2)
print(df_diff)
在上述示例中，我们创建了两个Dataframe：df1和df2。不同的是，df2中的列A的数据类型是float，而df1中的列A的数据类型是int。因此，在进行相减操作时，可能会出现一些问题，比如NaN值。运行上述代码，会得到以下结果:
A B C
0 0.0 3.0 6.0
1 0.0 3.0 6.0
2 0.0 3.0 6.0
可以看到，相减操作中的列A上都出现了NaN值，这是由于列A的数据类型不匹配导致的。
四、缺失值的处理
在两个Dataframe进行相减的时候，可能会存在缺失值的情况。如果两个Dataframe中的某些值缺失，那么在进行相减时，结果可能会出现NaN值。因此，在进行相减操作之前，需要检查是否存在缺失值，并且需要根据业务需要，对缺失值进行适当的处理。下面是一个存在缺失值的示例：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan], 'B':[4,5,6], 'C':[7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[1,2,3], 'C':[1,2,3]})
df_diff = df1.sub(df2)
print(df_diff)
在上述示例中，我们创建了两个Dataframe：df1和df2。不同的是，df1中的第三行的值是NaN。因此，在进行相减操作时，可能会出现NaN值。运行上述代码，会得到以下结果:
A B C
0 0.0 3.0 6.0
1 0.0 3.0 6.0
2 NaN NaN NaN
可以看到，在相减操作中出现了NaN值，这是由于df1中存在缺失值导致的。
五、数据格式的转换
在两个Dataframe进行相减的时候，需要注意数据格式的转换问题。比如，如果某个Dataframe中的数据格式是字符串类型，而另一个Dataframe中的数据格式是数值类型，那么在进行相减时，可能会出现一些问题。因此，在进行相减操作之前，需要对数据进行适当的格式转换。下面是一个数据格式不一致的示例：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':['4','5','6'], 'C':[7,8,9]})
df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[1,2,3], 'C':[1,2,3]})
df1['B'] = df1['B'].astype('int')
df_diff = df1.sub(df2)
print(df_diff)
在上述示例中，我们创建了两个Dataframe：df1和df2。不同的是，df1中的列B的数据类型是字符串类型，而df2中的列B的数据类型是数值类型。因此，在进行相减操作之前，我们需要对df1中的列B进行格式转换，将其转换为数值类型。运行上述代码，会得到以下结果：
A B C
0 0 3 6
1 0 3 6
2 0 3 6
可以看到，相减操作中的列B上没有出现NaN值。这是由于在相减操作之前，我们对df1中的列B进行了格式转换，将其转换为了数值类型。
