Pandas 执行算数运算时,会先按照索引进行对齐,对齐以后再进行相应的运算,没有对齐的位置会用NaN进行补齐。其中,Series是按照行索引对齐的,Dataframe是按照行索引、列索引对齐的
假设有两个Series对象,创建它们的示例代码如下:
obj_one=pd.Series(range(10,13),index=range(3)) obj_one
obj_two=pd.Series(range(20,25),index=range(5)) obj_two
如果要对obj_one 与 obj_two 进行加法运算,则会将它们按照索引先进行对齐,对齐的位置进行加法运算,没有对齐的位置使用NAN值进行填充,具体代码如下
obj_one + obj_two
如果希望不使用NAN值进行填充缺失数据,则可以在调用 add 方法是提供 fill_value 参数的值,fill_value 将会使用对象中存在的数据进行填充,具体示例代码如下
obj_one.add(obj_two,fill_value=0) # 执行加法运算,补充缺失值
obj_one.add(obj_two,fill_value=100)
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)