Python|熊猫系列.rsub()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.rsub()函数返回系列和其他元素的减法（二元运算符rsub）。它等效于other - series ，但支持用 fill_value 替换其中一个输入中的缺失数据。

Syntax: Series.rsub(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

Parameter :
other : Series or scalar value
fill_value : Fill existing missing (NaN) values
level : Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level

Returns : result : Series

示例 #1：使用Series.rsub()函数以标量元素方式执行给定 Series 对象的反向减法。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.rsub()函数来执行给定 Series 对象的元素反向减法与标量。

# perform reverse subtraction with 1000
selected_items = sr.rsub(other = 1000)
  
# Print the returned Series object
print(selected_items)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.rsub()函数已成功返回给定 Series 对象与标量的反向减法。

示例 #2 ：使用Series.rsub()函数以标量元素方式执行给定 Series 对象的反向减法。给定的 Series 对象还包含一些缺失值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.rsub()函数来执行给定 Series 对象的元素反向减法与标量。我们还将用 100 替换给定 Series 对象中所有缺失值的位置。

# perform reverse subtraction with 1000
# fill 100 at the place of all missing values
selected_items = sr.rsub(other = 1000, fill_value = 100)
  
# Print the returned Series object
print(selected_items)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.rsub()函数已成功返回给定 Series 对象与标量的反向减法。