Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

3.5

 欠損値の扱い

119

NumPy

のブロードキャストルール（「2.5 配列の計算：ブロードキャスト」を参照）によると、

2

次元配列とその中の

1

行との減算は、行単位で行われます。

pandas

でも、デフォルトでは行単位で計算が行われます。

In[17]: df = pd.DataFrame(A, columns=list('QRST'))

df - df.iloc[0]

Out[17]: Q R S T

0 0 0 0 0

1 -1 -2 2 4

2 3 -7 1 4

代わりに列単位で操作する場合は、前述のようにオブジェクトメソッドに

axis

キーワードを指

定することで可能となります。

In[18]: df.subtract(df['R'], axis=0)

Out[18]: Q R S T

0 -5 0 -6 -4

1 -4 0 -2 2

2 5 0 2 7

こうした

DataFrame

と

Series

との操作は、前述したように

2

つの要素間のインデクスが自動的に

揃えられます。

In[19]: halfrow = df.iloc[0, ::2]

halfrow

Out[19]: Q 3

S 2

Name: 0, dtype: int64

In[20]: df - halfrow

Out[20]: Q R S T

0 0.0 NaN 0.0 NaN

1 -1.0 NaN 2.0 NaN

2 3.0 NaN 1.0 NaN

このようなインデクスと列の保存および整列は、

pandas

のデータ操作が常にデータの継