pandas 将索引值相加的方法

yipeiwu_com7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

python的pandas库，对于dataframe数据，有merge命令可以完成dataframe数据之间的求取交集并集等命令。若存在df1与df2 ,他们的交集df3=pd.mer...

#!/usr/bin/python # This was written for educational purpose only. Use it at your own risk...

identity-card 验证身份证号码的正确性,不能仅仅通过正则表达式来验证，我们都知道我国的身份证一共是18位，由十七位数字本体码和一位校验码组成。其排列顺序从左至右依次为：六位...

本文实例讲述了Python实现发送与接收邮件的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：一、发送邮件这里实现给网易邮箱发送邮件功能： import smtplib import tk...

算法比较暴力，直接用穷举的方式一个一个去试，所以程序运行时间会比较长，运行时间视数独而定。不过从一开始到运行成功，整个过程却是一波三折，设计算法就花了不少时间，然后就是不断地去调试，找...

宜配屋