在Python的数据分析库pandas中，求和相减是一种常见的操作，这种操作通常用于计算两个或多个数据序列之间的差异，在pandas中，我们可以使用多种方法来实现求和相减，包括直接相减、使用apply函数、使用numpy库等，下面，我们将详细介绍这些方法。

1、直接相减

最直接的方法是直接使用减法运算符""来相减，这种方法适用于两个序列长度相同的情况，我们有两个序列s1和s2：

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([5, 4, 3, 2, 1])
result = s1 s2
print(result)

输出结果为：

0    4
1    2
2    0
3    2
4    4
dtype: int64

这种方法简单直观，但需要注意的是，如果两个序列的长度不同，直接相减会引发错误。

2、使用apply函数

apply函数是pandas中的一个重要函数，它可以对序列中的每个元素应用一个函数，我们可以使用apply函数来实现求和相减，我们有两个序列s1和s2：

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([5, 4, 3, 2, 1])
def subtract(x, y):
    return x y
result = s1.apply(subtract, args=(s2,))
print(result)

输出结果为：

0   4
1   2
2    0
3    2
4    4
dtype: int64

这种方法的优点是可以在序列长度不同的情况下进行相减，只需要确保两个序列可以进行元素级别的运算即可，这种方法的缺点是需要定义一个函数来进行相减操作，对于一些简单的操作来说，可能会显得有些繁琐。

3、使用numpy库

numpy是Python的一个强大的科学计算库，它提供了许多高效的数学运算函数，我们可以使用numpy库来实现求和相减，我们有两个序列s1和s2：

import pandas as pd
import numpy as np
s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = pd.Series([5, 4, 3, 2, 1])
result = np.subtract(s1, s2)
print(result)

输出结果为：

0   4
1   2
2    0
3    2
4    4
dtype: int64

这种方法的优点是可以利用numpy库的高效运算能力，对于大规模的数据运算来说，性能更好，这种方法的缺点是需要导入numpy库，增加了代码的复杂性。

pandas中求和相减的方法有很多，不同的方法有各自的优缺点，需要根据实际的需求和数据情况来选择合适的方法，无论选择哪种方法，都需要确保两个序列可以进行元素级别的运算，否则会引发错误。