データフレームを差し引くときのNaN

Question

インデックスと重複しているデータフレームが2つしかありません。

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))) 

は、私はそれらの間の差を計算したいと。これは、インデックスと列が一致しないのNaNの多くを与え

delta = new - old 

を試してみました。私は、インデックスとカラムの境界をゼロとして扱いたいと思っています（old ['n'、 'D'] = 0）。古いものは常に新しいものの部分空間になります。

アイデア？

編集： 私はそれを十分に説明していないと思います。デルタデータフレームをゼロで埋める必要はありません。私は欠落しているインデックスと列を古いものをゼロのように扱いたい。私はNaNの代わりにデルタで新しい['n'、 'D']の値を取得します。 fill_value=0と

Answer 1

使用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