import pandas as pd import numpy as np
1、Series数据对齐
ps1 = pd.Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d'])
ps2 = pd.Series(np.arange(5),index=['a','c','e','f','g'])
ps1
a 0
b 1
c 2
d 3
dtype: int32
ps2
a 0
c 1
e 2
f 3
g 4
dtype: int32
print(ps1+ps2)
ps1.add(ps2,fill_value = 0)
a 0.0
b NaN
c 3.0
d NaN
e NaN
f NaN
g NaN
dtype: float64
a 0.0
b 1.0
c 3.0
d 3.0
e 2.0
f 3.0
g 4.0
dtype: float64
Datafram 数据对齐
#Datafram 数据对齐
pd1 = pd.Dataframe(np.arange(12).reshape(4,3),index=['a','b','c','d'],columns=['A','B','C'])
pd2 = pd.Dataframe(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','d','f'],columns=['A','B','D'])
pd1
#Datafram 数据对齐 pd1 = pd.Dataframe(np.arange(12).reshape(4,3),index=['a','b','c','d'],columns=['A','B','C']) pd2 = pd.Dataframe(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','d','f'],columns=['A','B','D'])
pd1
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| a | 0 | 1 | 2 |
| b | 3 | 4 | 5 |
| c | 6 | 7 | 8 |
| d | 9 | 10 | 11 |
pd2
| A | B | D | |
|---|---|---|---|
| a | 0 | 1 | 2 |
| d | 3 | 4 | 5 |
| f | 6 | 7 | 8 |
pd1+pd2
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| a | 0.0 | 2.0 | NaN | NaN |
| b | NaN | NaN | NaN | NaN |
| c | NaN | NaN | NaN | NaN |
| d | 12.0 | 14.0 | NaN | NaN |
| f | NaN | NaN | NaN | NaN |
print('*******处理缺失值*******')
pd1.add(pd2,fill_value = 0)
*******处理缺失值*******
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| a | 0.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 |
| b | 3.0 | 4.0 | 5.0 | NaN |
| c | 6.0 | 7.0 | 8.0 | NaN |
| d | 12.0 | 14.0 | 11.0 | 5.0 |
| f | 6.0 | 7.0 | NaN | 8.0 |
混合运算
s3 = pd2.iloc[0]
s3
A 0
B 1
D 2
Name: a, dtype: int32
pd2
| A | B | D | |
|---|---|---|---|
| a | 0 | 1 | 2 |
| d | 3 | 4 | 5 |
| f | 6 | 7 | 8 |
pd2-s3
| A | B | D | |
|---|---|---|---|
| a | 0 | 0 | 0 |
| d | 3 | 3 | 3 |
| f | 6 | 6 | 6 |
