python兩個表格數據相減,python列表能相減嗎

本文目錄一覽：

• 1、怎樣把兩個單元格中的數據相減？
• 2、Python 兩組數據相減
• 3、python類中兩個列表實例如何相加或相減
• 4、python中的list如何進行相減操作或者將list分片
• 5、2 如何用Python進行數據計算
• 6、python中dateframe中的數據怎麼加減

怎樣把兩個單元格中的數據相減？

相減的函數操作步驟如下：

1、左鍵點”L4」單元格。你自己的表格的話，就按自己表格的要求，點在相應的單元格。

2、方法1：在編輯欄的文本框中輸入「=H4-J4」

方法2：在”L4「單元格文本框中輸入「=H4-J4」

3、方法1：左鍵點紅色矩形區域

方法2：按下鍵盤上的：Enter鍵

方法3：左鍵點編輯區單元格

拓展資料：

注意別忘了先輸入」=「號，剛才我在編寫的時候就忘了寫」=「號

輸入單元格不一定要文字輸入，可以寫了」=「號後，用滑鼠左鍵單擊一下即可自動輸入

Python 兩組數據相減

你這個是鍵值對嗎，還是元組之類的，元組的話可以用循環下標控制，字典的話加個id

python類中兩個列表實例如何相加或相減

import numpy

a = [1, 2, 3, 4]

b = [5, 6, 7, 8]

a_array = numpy.array(a)

b_array = numpy.array(b)

c_array = a_array + b_array

d_array = a_array – b_array

print c_array

print d_array

擴展資料：  

算術運算結果的數字類型與運算數的類型有關。進行除法（/）運算時，不管商為整數還是浮點數，運算結果始終為浮點數。要得到整型的商，需要用雙斜杠（//）做整除，且除數必須是整型的。對於其他的運算，只要任一運算數為浮點數，運算結果就是浮點數。Python算術運算的基礎使用方法如下所示。

num_int = 4  

num_float = 4.0

print(‘整數與浮點數的和為：’, num_int + num_float)   

#Out[1]: 整數與浮點數的和為：8.0   

print(‘整數與浮點數的差為：’, num_int – num_float)

#Out[2]: 整數與浮點數的差為： 0.0   

print(‘整數與浮點數的積為：’, num_int * num_float)

#Out[3]: 整數與浮點數的積為：16.0   

print(‘浮點數與整數的商為：’, num_float / num_int)

#Out[4]: 浮點數與整數的商為：1.0   

print(‘浮點數對整數取模結果為：’, num_float % num_int)

#Out[5]: 浮點數對整數取模結果為： 0.0 

print(‘浮點數的整數次冪為：’, num_float ** num_int)

#Out[6]: 浮點數的整數次冪為：256.0

python中的list如何進行相減操作或者將list分片

基於文本文檔(Markdown) 設想好需要的基本需要的表、欄位、類型；

使用 Rails Migration 隨著功能的開發逐步創建表；

隨著細節功能的開發、需求，逐步增加欄位，刪除欄位，或者調整欄位類型；

第一個 Release 的時候清理 Migrations 合併成一個;

隨著後期的改動，逐步增加、修改、刪除欄位或表。

基本上我的所有項目都是這麼搞的，這和項目是否複雜無關。

所以我前面為什麼說思路需要轉變。

2 如何用Python進行數據計算

numpy計算平均數 標準差 相關係數等基本知識

NumPy 是python 語言的一個第三方庫，其支持大量高維度數組與矩陣運算。此外，NumPy 也針對數組運算提供大量的數學函數。

#導入Numpy庫，並命名為np

import numpy as np

#創建一維數組

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地創建連續數組，比如我使用arange或linspace函數進行創建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個有終點和起點、固定步長的排列，如起點是1，終點是4，步長為1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個有終點和起點、元素個數的的排列，如起點是1，終點是9，元素個數為5,即【1,3,5,7,9】

#通過NumPy可以自由地創建等差數組，同時也可以進行加、減、乘、除、求n次方和取餘數。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位數：np.median(a)

求取加權平均數：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

將兩個數相加：np.add(x1, x2)

將兩個數相減：np.subtract(x1, x2)

將兩個數相乘：np.multiply(x1, x2)

將兩個數相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相關係數計算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)

python中dateframe中的數據怎麼加減

使用DataFrame查看數據(類似SQL中的select):

from pandas import DataFrame #從pandas庫中引用DataFrame

df_obj = DataFrame() #創建DataFrame對象

df_obj.dtypes #查看各行的數據格式

df_obj.head() #查看前幾行的數據,默認前5行

df_obj.tail() #查看後幾行的數據,默認後5行

df_obj.index #查看索引

df_obj.columns #查看列名

df_obj.values #查看數據值

df_obj.describe #描述性統計

df_obj.T #轉置

df_obj.sort(columns = 『』)#按列名進行排序

df_obj.sort_index(by=[『』,』』])#多列排序,使用時報該函數已過時,請用sort_values

df_obj.sort_values(by=[”,”])同上!