pandas的数据对齐

 

import pandas as pd
import numpy as np

 

 

1、Series数据对齐

 

ps1 = pd.Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d'])
ps2 = pd.Series(np.arange(5),index=['a','c','e','f','g'])

 

 

ps1

a    0
b    1
c    2
d    3
dtype: int32

 

ps2

a    0
c    1
e    2
f    3
g    4
dtype: int32

 

print(ps1+ps2)
ps1.add(ps2,fill_value = 0)

a    0.0
b    NaN
c    3.0
d    NaN
e    NaN
f    NaN
g    NaN
dtype: float64

a    0.0
b    1.0
c    3.0
d    3.0
e    2.0
f    3.0
g    4.0
dtype: float64

 

Datafram 数据对齐

 

#Datafram 数据对齐
pd1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=['a','b','c','d'],columns=['A','B','C'])
pd2 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['a','d','f'],columns=['A','B','D'])

 

 

pd1

	A	B	C
a	0	1	2
b	3	4	5
c	6	7	8
d	9	10	11

 

pd2

	A	B	D
a	0	1	2
d	3	4	5
f	6	7	8

 

pd1+pd2

	A	B	C	D
a	0.0	2.0	NaN	NaN
b	NaN	NaN	NaN	NaN
c	NaN	NaN	NaN	NaN
d	12.0	14.0	NaN	NaN
f	NaN	NaN	NaN	NaN

 

print('*******处理缺失值*******')
pd1.add(pd2,fill_value = 0)

*******处理缺失值*******

	A	B	C	D
a	0.0	2.0	2.0	2.0
b	3.0	4.0	5.0	NaN
c	6.0	7.0	8.0	NaN
d	12.0	14.0	11.0	5.0
f	6.0	7.0	NaN	8.0

 

混合运算

 

s3 = pd2.iloc[0] 
s3

A    0
B    1
D    2
Name: a, dtype: int32

 

pd2

	A	B	D
a	0	1	2
d	3	4	5
f	6	7	8

 

pd2-s3

	A	B	D
a	0	0	0
d	3	3	3
f	6	6	6