pandas 将索引值相加的方法

yipeiwu_com6年前 (2020-03-06)Python基础

如下所示：

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 print s1 + s2

a 11
b 22
c 33
d 44
dtype: int64

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['b', 'd', 'a', 'c'])
 print s1 + s2

a 31
b 12
c 43
d 24
dtype: int64

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['c', 'd', 'e', 'f'])
 print s1 + s2

a  NaN
b  NaN
c 13.0
d 24.0
e  NaN
f  NaN
dtype: float64

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['e', 'f', 'g', 'h'])
 print s1 + s2

a NaN
b NaN
c NaN
d NaN
e NaN
f NaN
g NaN
h NaN
dtype: float64

以上这篇pandas 将索引值相加的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

返回列表

在神经网络训练中，我们常常需要画出loss function的变化图，log日志里会显示每一次迭代的loss function的值，于是我们先把log日志保存为log.txt文档，再利用...

提供视图配置选项如果你发布一个Django的应用，你的用户可能会希望配置上能有些自由度。这种情况下，为你认为用户可能希望改变的配置选项添加一些钩子到你的视图中会是一个很好的主意。你...

本文实例讲述了Python Image模块基本图像处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下： Python 里面最常用的图像操作库是Image library（PIL），功能上，虽然还不...

尽管Flask的request对象提供的支持足以处理web表单，但依然有许多任务会变得单调且重复。表单的HTML代码生成和验证提交的表单数据就是两个很好的例子。 Flask-WTF扩展使...

在运维工作总很多数据最终的展现方式要用到图表，毕竟用图来展示要比一堆数字更直观些，比如利用率、站点的PV，UV等，大家千万不要觉得看到很多漂亮的图就感觉很难，其实真心不是，因为现在有很多...

宜配屋