在pandas系列中add()方法有什么作用?

这种add()串联方法的基本操作用于将一个系列与另一个系列、值列表或单个整数相加。它将返回一个带有结果元素的新系列。

它支持替换 fill_values 来处理丢失的数据。我们可以使用方法的 fill_value 参数填充 Nan 值。series.add()

如果要添加带有列表的系列,则列表中的元素必须等于系列中的元素数。

示例

# import the required packages

import pandas as pd

import numpy as np

series = pd.Series(np.random.randint(1,100,10))

print(series)

# add series with a single value

result = series.add(2)

print("\nResultant series: ",result, sep='\n')

解释

在以下示例中,我们计算了整数为 2 的系列的相加。我们的 Pandas 系列对象“series”由 NumPyrandom.randint函数创建,具有 10 个值。

然后我们使用 pandas Series 函数add()计算我们的随机整数序列与整数值 2 的相加,并将结果序列存储在 result 变量中。

输出结果

0   78

1    8

2   27

3   86

4   15

5   39

6   27

7   85

8    8

9   64

dtype: int32

Resultant series:

0   80

1   10

2   29

3   88

4   17

5   41

6   29

7   87

8   10

9   66

dtype: int32

在上面的块中,我们可以看到由随机整数值创建的初始系列对象的输出,另一个是来自add()函数 pandas Series的结果系列对象。

示例

# impor the pandas package

import pandas as pd

series = pd.Series([2,8,3,93,78,1])

print(series)

# adding a series with a list of values

result = series.add([1,2,3,4,5,6])

print("\nResultant series: ",result, sep='\n')

解释

下面的示例是使用 Pandas函数对具有 python 列表数据的系列执行加法运算。Series.add()

输出结果

0   2

1   8

2   3

3  93

4  78

5   1

dtype: int64

Resultant series:

0   3

1  10

2   6

3  97

4  83

5   7

dtype: int64

在这里,我们可以看到使用 python list 创建的初始系列对象中存在的数据,以及从方法中看到的结果系列对象。列表必须等于系列,否则会引发错误 (ValueError)。series.add()

以上是 在pandas系列中add()方法有什么作用? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/335444.html

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