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 packagesimport 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
0 781 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 packageimport 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 21 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()
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