本文目录一览：
- 1、怎样把两个单元格中的数据相减？
- 2、Python 两组数据相减
- 3、python类中两个列表实例如何相加或相减
- 4、python中的list如何进行相减操作或者将list分片
- 5、2 如何用Python进行数据计算
- 6、python中dateframe中的数据怎么加减
怎样把两个单元格中的数据相减？
相减的函数操作步骤如下：
1、左键点"L4”单元格。你自己的表格的话，就按自己表格的要求，点在相应的单元格。
2、方法1：在编辑栏的文本框中输入“=H4-J4”
方法2：在"L4“单元格文本框中输入“=H4-J4”
3、方法1：左键点红色矩形区域
方法2：按下键盘上的：Enter键
方法3：左键点编辑区单元格
拓展资料：
注意别忘了先输入”=“号，刚才我在编写的时候就忘了写”=“号
输入单元格不一定要文字输入，可以写了”=“号后，用鼠标左键单击一下即可自动输入
Python 两组数据相减
你这个是键值对吗，还是元组之类的，元组的话可以用循环下标控制，字典的话加个id
python类中两个列表实例如何相加或相减
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
扩展资料：
算术运算结果的数字类型与运算数的类型有关。进行除法（/）运算时，不管商为整数还是浮点数，运算结果始终为浮点数。要得到整型的商，需要用双斜杠（//）做整除，且除数必须是整型的。对于其他的运算，只要任一运算数为浮点数，运算结果就是浮点数。Python算术运算的基础使用方法如下所示。
num_int = 4
num_float = 4.0
print('整数与浮点数的和为：', num_int + num_float)
#Out[1]: 整数与浮点数的和为：8.0
print('整数与浮点数的差为：', num_int - num_float)
#Out[2]: 整数与浮点数的差为： 0.0
print('整数与浮点数的积为：', num_int * num_float)
#Out[3]: 整数与浮点数的积为：16.0
print('浮点数与整数的商为：', num_float / num_int)
#Out[4]: 浮点数与整数的商为：1.0
print('浮点数对整数取模结果为：', num_float % num_int)
#Out[5]: 浮点数对整数取模结果为： 0.0
print('浮点数的整数次幂为：', num_float ** num_int)
#Out[6]: 浮点数的整数次幂为：256.0
python中的list如何进行相减操作或者将list分片
基于文本文档(Markdown) 设想好需要的基本需要的表、字段、类型；
使用 Rails Migration 随着功能的开发逐步创建表；
随着细节功能的开发、需求，逐步增加字段，删除字段，或者调整字段类型；
第一个 Release 的时候清理 Migrations 合并成一个;
随着后期的改动，逐步增加、修改、删除字段或表。
基本上我的所有项目都是这么搞的，这和项目是否复杂无关。
所以我前面为什么说思路需要转变。
2 如何用Python进行数据计算
numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识
NumPy 是python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。
#导入Numpy库，并命名为np
import numpy as np
#创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
# NumPy可以很方便地创建连续数组，比如我使用arange或linspace函数进行创建：
b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列，如起点是1，终点是4，步长为1，即【1,2,3,4】，
c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列，如起点是1，终点是9，元素个数为5,即【1,3,5,7,9】
#通过NumPy可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。
求和：np.sum(a)
求取平均值：np.mean(a)
求取中位数：np.median(a)
求取加权平均数：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)
将两个数相加：np.add(x1, x2)
将两个数相减：np.subtract(x1, x2)
将两个数相乘：np.multiply(x1, x2)
将两个数相除：np.divide(x1, x2)
立方：np.power(x1, x2)
除余：np.remainder(x1, x2)
相关系数计算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)
python中dateframe中的数据怎么加减
使用DataFrame查看数据(类似SQL中的select):
from pandas import DataFrame #从pandas库中引用DataFrame
df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象
df_obj.dtypes #查看各行的数据格式
df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行
df_obj.tail() #查看后几行的数据,默认后5行
df_obj.index #查看索引
df_obj.columns #查看列名
df_obj.values #查看数据值
df_obj.describe #描述性统计
df_obj.T #转置
df_obj.sort(columns = ‘’)#按列名进行排序
df_obj.sort_index(by=[‘’,’’])#多列排序,使用时报该函数已过时,请用sort_values
df_obj.sort_values(by=['',''])同上!
