当我减去两个pandas数据帧列时，我得到的是NaN

当你减去两个pandas数据帧列时，得到的结果是NaN。这是因为pandas在进行列之间的运算时，会根据列的索引进行对齐。如果两个数据帧的列索引不完全一致，那么在进行运算时，对应位置上的值会被认为是缺失值，即NaN。

这种情况通常发生在两个数据帧的列索引存在差异或者某些列在一个数据帧中存在而在另一个数据帧中不存在的情况下。当进行减法运算时，如果某个位置上的列在一个数据帧中存在而在另一个数据帧中不存在，那么结果就会被设置为NaN。

为了解决这个问题，可以使用pandas的对齐功能，通过指定对齐的轴来确保列的一致性。可以使用DataFrame.sub()方法来进行减法运算，并通过设置fill_value参数来指定不存在的列的默认值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

# 对齐并进行减法运算
result = df1.sub(df2, fill_value=0)

print(result)

输出结果为：

   A    B    C
0  0  4.0 -7.0
1  0  5.0 -8.0
2  0  6.0 -9.0

在这个示例中，df1和df2的列索引存在差异，df1中有列'B'而df2中没有，df2中有列'C'而df1中没有。通过使用sub()方法，并设置fill_value=0，确保了列的对齐，并将不存在的列的默认值设置为0。最终得到的结果是一个新的数据帧，其中包含了两个数据帧中共有的列以及对应位置上的减法运算结果。

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