,可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'数值': [10, 20, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'数值': [5, 10, 15]})
# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='日期')
# 计算行相减
result = merged_df['数值_x'] - merged_df['数值_y']
print(result)
输出结果为:
0 5
1 10
2 15
dtype: int64
这个例子中,我们创建了两个示例数据帧df1和df2,它们具有相同的日期列和数值列。然后,使用merge()函数将它们按照日期列进行合并,得到合并后的数据帧merged_df。最后,通过相减操作计算了行相减的结果,并将结果打印输出。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和处理。
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