我有一个熊猫数据框：

a = pd.DataFrame(rand(5,6)*10, index=pd.DatetimeIndex(start='2005', periods=5, freq='A'))
a.columns = pd.MultiIndex.from_product([('A','B'),('a','b','c')])

我要减去行a['2005']的a。为此，我尝试了以下操作：

In [22]:

a - a.ix['2005']

Out[22]:
    A   B
    a   b   c   a   b   c
2005-12-31  0   0   0   0   0   0
2006-12-31  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2007-12-31  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2008-12-31  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2009-12-31  NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

显然这是行不通的，因为熊猫在执行操作时正在整理索引。这有效：

In [24]:

pd.DataFrame(a.values - a['2005'].values, index=a.index, columns=a.columns)

Out[24]:
    A   B
    a   b   c   a   b   c
2005-12-31  0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000    0.000000
2006-12-31  -3.326761   -7.164628   8.188518    -0.863177   0.519587    -3.281982
2007-12-31  3.529531    -4.719756   8.444488    1.355366    7.468361    -4.023797
2008-12-31  3.139185    -8.420257   1.465101    -2.942519   1.219060    -5.146019
2009-12-31  -3.459710   0.519435    -1.049617   -2.779370   4.792227    -1.922461

但是我不想每次必须执行这种操作时都必须形成一个新的DataFrame。我已经尝试过像这样的apply（）方法：a.apply(lambda x: x-a['2005'].values) 但是我知道ValueError: cannot copy sequence with size 6 to array axis with dimension 5 所以我不确定如何继续。有没有一种我看不到的简单方法？我认为应该有一种简便的方法来执行此操作，因此您不必每次都构造一个新的数据框。我也尝试了该sub()方法，但是减法仅适用于第一行，而我想从数据帧的每一行中减去第一行。

解决方案

熊猫非常适合按索引对齐。因此，当您希望熊猫忽略索引时，您需要删除索引。您可以通过将DataFrame转换a.loc['2005']为一维NumPy数组来实现：

In [56]: a - a.loc['2005'].values.squeeze()
Out[56]: 
                   A                             B                    
                   a         b         c         a         b         c
2005-12-31  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
2006-12-31  0.325968  1.314776 -0.789328 -0.344669 -2.518857  7.361711
2007-12-31  0.084203  2.234445 -2.838454 -6.176795 -3.645513  8.955443
2008-12-31  3.798700  0.299529  1.303325 -2.770126 -1.284188  3.093806
2009-12-31  1.520930  2.660040  0.846996 -9.437851 -2.886603  6.705391

该squeeze方法将a.loc['2005']shape 的NumPy数组转换为shape (1, 6)的数组(6,)。这允许根据需要广播该数组（在减法过程中）。