Python Pandas学习之series的二元运算详解

一、前言

Pandas 作为 Python 数据科学生态圈中，使用最为广泛的数据处理库，其所提供的灵活、快捷、高效的数据结构及数据分析方法(通过numpy的运算能力，进而实现快速的向量化运算)，极大地方便了各类数据分析任务的完成。

其中，Series（一维数组）是 Pandas 中数据处理的基本数据类型之一，其提供了丰富多样的索引及操作方法，利用这些方法，我们可以轻松地完成许多数据分析任务。

而本文重点介绍 Series 中的二元运算，分别介绍了以下内容：

1. Series 与 Series 的二元运算
2. Series 与标量的二元运算

二、Series 与 Series 的二元运算

Series 与 Series 的二元运算方法有加、减、乘、除、取模、幂等竖向运算方法。

1. 加法运算

Series 与 Series 之间的加法运算，可以使用“+”符号表示：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['a', 'b', 'c'])

s = s1 + s2
print(s)

输出结果为：

a    5
b    7
c    9
dtype: int64

2. 减法运算

Series 与 Series 之间的加法运算，可以使用“-”符号表示：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['a', 'b', 'c'])

s = s1 - s2
print(s)

输出结果为：

a   -3
b   -3
c   -3
dtype: int64

3. 乘法运算

Series 与 Series 之间的乘法运算，可以使用“*”符号表示：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['a', 'b', 'c'])

s = s1 * s2
print(s)

输出结果为：

a     4
b    10
c    18
dtype: int64

4. 除法运算

Series 与 Series 之间的除法运算，可以使用“/”符号表示：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['a', 'b', 'c'])

s = s1 / s2
print(s)

输出结果为：

a    0.250000
b    0.400000
c    0.500000
dtype: float64

5. 取模运算

Series 与 Series 之间的取模运算，可以使用“%”符号表示：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['a', 'b', 'c'])

s = s1 % s2
print(s)

输出结果为：

a    1
b    2
c    3
dtype: int64

6. 幂运算

Series 与 Series 之间的幂运算，可以使用“**”符号表示：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c'])

s = s1 ** s2
print(s)

输出结果为：

a      4
b     27
c    256
dtype: int64

三、Series 与标量的二元运算

Series 与标量之间的二元运算方法与 Series 与 Series 的运算方法类似，只是运算符号不同。

以加法运算为例，Series 与标量之间的加法运算，可以使用“+”符号表示：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])

s = s + 2
print(s)

输出结果为：

a    3
b    4
c    5
dtype: int64

同样地，减法运算、乘法运算、除法运算、取模运算、幂运算等均可用相应的符号来表示。

四、总结

通过本文的介绍，我们对 Series 中的二元运算有了更深入的了解，掌握了在 Pandas 中如何进行 Series 与 Series 之间，以及 Series 与标量之间的加、减、乘、除、取模、幂等运算方法。在实际的数据处理中，这些运算方法将会大大提高我们的数据处理效率，甚至直接改善数据分析的结果。

希望本文内容能够对大家的 Python 数据分析学习有所帮助！