04-pandasDataFrame和Series

import pandas as pd
import numpy as np
A=pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,(2,2)),columns=list("ab"))#生成0-20随机数，两行两列
B=pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,(2,2)),columns=list("ab"))
print(A+B)

A=pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,(2,2)),columns=list("ab"))
B=pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,(2,2)),columns=list("bc"))
print(A+B)#有一方索引不存在的会Nan
print(A.add(B,fill_value=0))#不存在的填充为零

X=np.random.randint(10,size=(3,4))#生成0--9以内的随机数，三行四列
Y=np.random.randint(10,size=(4))
print(X-Y)#列相等才能计算

df=pd.DataFrame(X,columns=list("abcd"))
print(df.iloc[0])#取出第一行 Series类型
print(df.iloc[0,::2])#取出第一行，间隔为2
print(df.sub(df.iloc[0,::2],axis=1))#减法，不匹配的NaM
   # a  b  c  d
# 0  4  9  0  3
# 1  7  2  5  4
# 2  7  7  6  6
print(df.sub(pd.Series([100,200,300]),axis=0))#因为索引0 1 2 相同索引可以相减