Python如何实现行列名完全不同的两个DataFrame指定列相减

我们可以基于pandas库完成该需求，推荐优先按windcodes字段关联计算，避免两个DataFrame行顺序不一致导致计算错误：

前置依赖 #

需要先导入pandas库：

import pandas as pd

推荐实现步骤 #

• 按公共列windcodes将两个DataFrame左连接，保证DataFrame1的数据全部保留
• 新增yield-CALC列，取值为yield列减CALC列的结果
• 筛选保留原DataFrame1的所有列和新增列，得到最终DataFrame3

示例代码 #

# 两个表按windcodes关联
merge_df = pd.merge(DataFrame1, DataFrame2, on='windcodes', how='left')
# 计算差值列
merge_df['yield-CALC'] = merge_df['yield'] - merge_df['CALC']
# 筛选列得到结果
DataFrame3 = merge_df[['windcodes', 'name', 'yield', 'perp', 'yield-CALC']].copy()

简化方案（仅当两表行顺序完全匹配时可用） #

如果你已经确认两个DataFrame的行完全对应、windcodes顺序没有错位，也可以直接按行相减：

DataFrame3 = DataFrame1.copy()
DataFrame3['yield-CALC'] = DataFrame3['yield'] - DataFrame2['CALC']

注意事项 #

如果yield或者CALC列是字符串格式，需要先转换为数值格式再计算，可以用pd.to_numeric()方法处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Danyu Li