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逐个获取df列与另一df列中的所有值之间的绝对值差,为pandas中的每个结果创建一个新列

在Pandas中,可以使用abs()函数来计算两个DataFrame列之间的绝对值差,并将结果存储在一个新列中。下面是一个完整的答案:

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import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

df2 = pd.DataFrame({'C': [11, 12, 13, 14, 15],
                    'D': [16, 17, 18, 19, 20]})

# 计算绝对值差并创建新列
df1['abs_diff'] = df1['A'].sub(df2['C']).abs()

# 打印结果
print(df1)

输出结果:

代码语言:txt
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   A   B  abs_diff
0  1   6        10
1  2   7        10
2  3   8        10
3  4   9        10
4  5  10        10

在这个例子中,我们创建了两个DataFrame df1df2,然后使用sub()函数计算了df1的列'A'与df2的列'C'之间的差值,并使用abs()函数计算了绝对值。最后,我们将结果存储在df1的新列'abs_diff'中。

这个方法可以用于任意大小的DataFrame,并且可以根据需要进行修改和扩展。

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