Pandas数据框架中两列的差异

首先，需要说明的是 Pandas 是一个数据分析工具包，是基于 Numpy 的一个开源 Python 函数库。Pandas 最核心的数据结构是两种类型的 DataFrame 和 Series，其中 DataFrame 是一种表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型等），DataFrame 可以被看作是由Series组成的字典。

在 Pandas 中，数据框架（DataFrame）可以由多个列组成，每一个列代表不同的变量。两列之间的差异指的是两个变量之间的差异。

为了解释两列的差异在 Pandas 中如何进行，我们先创建一个示例数据框架：

import pandas as pd

# 创建示例数据框架
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ellen', 'Frank'],
        'age': [25, 34, 20, 42, 19, 26],
        'score': [80, 62, 88, 59, 93, 77]}
df = pd.DataFrame(data)

这个示例数据框架含有三个变量：name、age和score，它们分别代表学生的姓名、年龄和测试成绩。下面我们介绍两列的差异是如何计算的。

计算差异通常是通过两列之间的基本运算来实现的。下面是两个DataFrame 中两个变量之间的几个运算示例。

1. 加法运算

# 计算age和score两列的和
df['age+score'] = df['age'] + df['score']

print(df)

输出结果：

在上面的示例中，我们通过+运算符实现了age和score两列之间的加法运算，并将结果存储在了新的一列age+score中。

1. 减法运算

# 计算age和score两列的差
df['age-score'] = df['age'] - df['score']

print(df)

输出结果：

在上面的示例中，我们通过-运算符实现了age和score两列之间的减法运算，并将结果存储在了新的一列age-score中。

1. 乘法运算

# 计算age和score两列的积
df['age*score'] = df['age'] * df['score']

print(df)

输出结果：

在上面的示例中，我们通过*运算符实现了age和score两列之间的乘法运算，并将结果存储在了新的一列age*score中。

1. 除法运算

# 计算age和score两列的商
df['age/score'] = df['age'] / df['score']

print(df)

输出结果：

在上面的示例中，我们通过/运算符实现了age和score两列之间的除法运算，并将结果存储在了新的一列age/score中。

1. 取模运算

# 计算age和score两列的模
df['age%score'] = df['age'] % df['score']

print(df)

输出结果：

在上面的示例中，我们通过%运算符实现了age和score两列之间的取模运算，并将结果存储在了新的一列age%score中。

综上所述，Pandas数据框架中两列之间的差异可以通过基本运算（加、减、乘、除、取模）来计算，这些运算在 Pandas 中非常方便，只需要用相应的运算符进行操作即可。