如何通过处理 None 值来添加两个 pandas Series 对象？
在pandasSeries功能中，我们有一个名为的函数add()，用于将一个系列对象与另一个系列对象相加。它还用于添加具有整数值和python列表的Series对象。
该方法有一个fill_values参数。它用于通过将此参数替换为浮点值来有效处理缺失值。默认情况下，此fill_value参数的输入是Nan。series.add()
示例
import pandas as pd
import numpy as np
sr1 = pd.Series(np.arange(1,6))
print('Series Object 1:',sr1, sep='\n')
sr2 = pd.Series(np.random.randint(10,20,4))
print('Series Object 2:',sr2, sep='\n')
result = sr1.add(sr2)
print('Resultant series object with the addition of two Series:', result)解释
我们有两个系列对象sr1和sr2，分别使用NumPy的arange和random函数创建。sr1对象有5个元素，sr2只有4个元素。
这两个系列对象具有不同的长度。我们正在使用该函数添加这两个对象。series.add()
输出结果
Series Object 1: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int32 Series Object 2: 0 15 1 12 2 16 3 12 dtype: int32 Resultant series object with addition of two Series: 0 16.0 1 14.0 2 19.0 3 16.0 4 NaN dtype: float64
解释
该函数的输出可以在上述块的最后几行中看到。我们可以在结果输出中看到一个NaN值，这是因为两个系列的长度不同。series.add()
示例
result = sr1.add(sr2, fill_value=0)
print('The resultant series object of adding two series with fill_value:', result)解释
为了删除之前输出中的NaN值，我们在这里将'0'值替换为fill_value参数。
输出结果
The resultant series object of adding two series with fill_value: 0 16.0 1 14.0 2 19.0 3 16.0 4 5.0 dtype: float64
我们可以看到此输出中不存在NaN值，这是由于此fill_value参数而发生的。在此示例中，我们将0作为此fill_value参数的输入，以便它将缺失值添加为0。
示例
import pandas as pd
import numpy as np
sr1 = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3})
print('Series Object 1:',sr1)
sr2 = pd.Series({'c':7,'d':8,'e':9})
print('Series Object 2:',sr2)
result1 = sr1.add(sr2)
print('Resultant series object without Fill_value:', result1)
result2 = sr1.add(sr2, fill_value= 0)
print('Resultant series object with Fill_value 0:', result2)解释
在以下示例中，我们使用具有不同索引标签的Python字典创建了两个Pandas系列对象。
我们已经通过两种方式完成了这两个系列对象之间的加法运算，通过替换fill_value参数并且不违反参数输入。
输出结果
Series Object 1: a 1 b 2 c 3 dtype: int64 Series Object 2: c 7 d 8 e 9 dtype: int64 Resultant series object without Fill_value: a NaN b NaN c 10.0 d NaN e NaN dtype: float64 Resultant series object with Fill_value 0: a 1.0 b 2.0 c 10.0 d 8.0 e 9.0 dtype: float64
两个系列之间的相加是根据索引标签完成的，如果索引不相同，那么add函数会通过替换NaN来自动匹配那些缺失的索引，然后执行相加操作。这就是我们可以在add()函数的结果输出中看到NaN值的原因。