데이터 프레임을 뺄 때의 NaN 팬더

Question

인덱스와 겹치는 인덱스가 두 개인 데이터 프레임이 두 개 있습니다.

old = pd.DataFrame(index = ['A', 'B', 'C'], 
        columns = ['k', 'l', 'm'], 
        data = abs(np.floor(np.random.rand(3, 3)*10))) 

new = pd.DataFrame(index = ['A', 'B', 'C', 'D'], 
        columns = ['k', 'l', 'm', 'n'], 
        data = abs(np.floor(np.random.rand(4, 4)*10))) 

나는 그들 사이의 차이를 계산하는 원하고이 인덱스와 열이 일치하지 않는 NaN을 많이 제공

delta = new - old 

을 시도했다. 나는 인덱스와 컬럼의 절대 값을 0으로 다루고 싶습니다. (old [ 'n', 'D'] = 0). old는 항상 새로운 부분 공간이됩니다.

아이디어가 있으십니까?

편집 : 나는 충분히 철저히 설명하지 않았다고 생각한다. 델타 데이터 프레임을 0으로 채우고 싶지 않습니다. 누락 된 색인과 열을 마치 오래된 것처럼 취급하고 싶습니다. 그런 다음 NaN 대신 델타에서 새 [ 'n', 'D'] 값을 얻습니다. fill_value=0와

Answer 1

사용 sub :

In [15]: 
old = pd.DataFrame(index = ['A', 'B', 'C'], 
        columns = ['k', 'l', 'm'], 
        data = abs(np.floor(np.random.rand(3, 3)*10))) 
​ 
new = pd.DataFrame(index = ['A', 'B', 'C', 'D'], 
        columns = ['k', 'l', 'm', 'n'], 
        data = abs(np.floor(np.random.rand(4, 4)*10))) 
delta = new.sub(old, fill_value=0) 
delta 

Out[15]: 
    k l m n 
A 0 3 -9 7 
B 0 -2 1 8 
C -4 1 1 7 
D 8 6 0 6