Các số NaN khi trừ các khung dữ liệu pandas

Question

Tôi có hai khung dữ liệu chỉ có các cột và cột chồng lấp nhau.

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))) 

tôi muốn để tính toán sự khác biệt giữa họ và cố gắng

delta = new - old 

Điều này cho phép nhiều Nans nơi chỉ số và cột không khớp. Tôi muốn đối xử với sự quan tâm của các chỉ số và cột như số không, (tuổi ['n', 'D'] = 0). cũ sẽ luôn là một không gian con mới.

Bất kỳ ý tưởng nào?

CHỈNH SỬA: Tôi đoán tôi đã không giải thích đầy đủ. Tôi không muốn điền vào các dataframe delta với zeroes. Tôi muốn đối xử với các chỉ mục và cột bị thiếu trong cũ như thể chúng là số không. Sau đó tôi sẽ nhận được giá trị trong ['n', 'D'] mới ở vùng đồng bằng thay vì một NaN.

Answer 1

Sử dụng sub với fill_value=0:

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