pandas对齐运算-创新互联

Pandas的对齐运算

是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN

创新互联公司成立十多年来，这条路我们正越走越好，积累了技术与客户资源，形成了良好的口碑。为客户提供成都网站设计、网站建设、网站策划、网页设计、域名申请、网络营销、VI设计、网站改版、漏洞修补等服务。网站是否美观、功能强大、用户体验好、性价比高、打开快等等，这些对于网站建设都非常重要，创新互联公司通过对建站技术性的掌握、对创意设计的研究为客户提供一站式互联网解决方案，携手广大客户，共同发展进步。

Series的对齐运算

1. Series按行、索引对齐

示例代码：

s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10))
s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5))

print('s1: ')
print(s1)

运行结果：

s1: 
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64

s2: 
0    20
1    21
2    22
3    23
4    24
dtype: int64

2. Series的对齐运算

示例代码：

s1 + s2

运行结果：

0    30.0
1    32.0
2    34.0
3    36.0
4    38.0
5     NaN
6     NaN
7     NaN
8     NaN
9     NaN
dtype: float64

DataFrame的对齐运算

1. DataFrame按行、列索引对齐

示例代码：

df1 = pd.DataFrame(np.ones((2,2)), columns = ['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,3)), columns = ['a', 'b', 'c'])

print('df1: ')
print(df1)

print('') 
print('df2: ')
print(df2)

运行结果：

df1: 
     a    b
0  1.0  1.0
1  1.0  1.0

df2: 
     a    b    c
0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0

2. DataFrame的对齐运算

示例代码：

df1 + df2

运行结果：

 a    b   c
0  2.0  2.0 NaN
1  2.0  2.0 NaN
2  NaN  NaN NaN

填充未对齐的数据进行运算

1. fill_value

使用 add, sub, div, mul 的同时，

通过 fill_value指定填充值，未对齐的数据将和填充值做运算

示例代码：

print(s1)
print(s2)
s1.add(s2, fill_value = -1)

print(df1)
print(df2)
df1.sub(df2, fill_value = 2.)

运行结果：

print(s1)
print(s2)
s1.add(s2, fill_value = -1)

print(df1)
print(df2)
df1.sub(df2, fill_value = 2.)

运行结果：

# print(s1)
0    10
1    11
2    12
3    13
4    14
5    15
6    16
7    17
8    18
9    19
dtype: int64

# print(s2)
0    20
1    21
2    22
3    23
4    24
dtype: int64

# s1.add(s2, fill_value = -1)
0    30.0
1    32.0
2    34.0
3    36.0
4    38.0
5    14.0
6    15.0
7    16.0
8    17.0
9    18.0
dtype: float64

# print(df1)
     a    b
0  1.0  1.0
1  1.0  1.0

# print(df2)
     a    b    c
0  1.0  1.0  1.0
1  1.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0

# df1.sub(df2, fill_value = 2.)
     a    b    c
0  0.0  0.0  1.0
1  0.0  0.0  1.0
2  1.0  1.0  1.0

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