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pandas算术运算与数据对齐【算术运算方法列举】

更新时间:2022-09-13 来源:黑马程序员 浏览量:

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pandas是数据分析的优选工具,它提供了大量使用户能够快速且便捷处理数据的函数和方法,包括算术运算与数据对齐、I/O工具、数据预处理和可视化。接下来将对 pandas的算术运算与数据对齐功能进行介绍,具体如下。

pandas具有自动对齐的功能,它能够将两个数据结构的索引对齐,这一点尤其体现在算术运算上。参与运算的两个数据结构的基础形状可以不同,具有的索引也可以不同。当pandas 中的两个数据结构进行运算时,它们会自动寻找重叠的索引进行计算,若索引不重叠则自动赋值为NaN。若原来的数据都是整型,生成NaN以后会自动转换成浮点型。任何数与NaN计算的结果都为NaN。关于pandas中算术运算的方法如表1所示。

表1算术运算的方法

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Series和DataFrame进行算术运算时,它们都支持数据自动对齐功能,同时也支持使用fill_value参数指定NaN为填充值。例如,创建两个DataFrame对象,它们执行相加操作的同时指定填充值,代码如下:
>>> df_obj = pd. DataFrame ( [ [1,2, 3], [4, 5,6] ] )
>>> df_obj
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
>>> other = pd.DataFrame( [7,8,9] )
>>>  other
0
0   7
1   8
2   9
>>> df_obj + other
0   1  2
0   8.0 NaN NaN
1   12.0 NaN NaN
2    NaN NaN NaN
>>> df_obj.add(other, fill_valuew0.0)
0    1     2
0   8.0  2.0   3.0
1  12.0  5.0   6.0
2   9.0  NaN  NaN





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