pandas算術運算與數(shù)據(jù)對齊【算術運算方法列舉】

pandas是數(shù)據(jù)分析的優(yōu)選工具，它提供了大量使用戶能夠快速且便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法，包括算術運算與數(shù)據(jù)對齊、I/O工具、數(shù)據(jù)預處理和可視化。接下來將對 pandas的算術運算與數(shù)據(jù)對齊功能進行介紹，具體如下。

pandas具有自動對齊的功能，它能夠將兩個數(shù)據(jù)結構的索引對齊，這一點尤其體現(xiàn)在算術運算上。參與運算的兩個數(shù)據(jù)結構的基礎形狀可以不同，具有的索引也可以不同。當pandas 中的兩個數(shù)據(jù)結構進行運算時，它們會自動尋找重疊的索引進行計算，若索引不重疊則自動賦值為NaN。若原來的數(shù)據(jù)都是整型，生成NaN以后會自動轉換成浮點型。任何數(shù)與NaN計算的結果都為NaN。關于pandas中算術運算的方法如表1所示。

表1算術運算的方法

>>> df_obj = pd. DataFrame ( [ [1,2, 3], [4, 5,6] ] )
>>> df_obj
0 1 2
0 1 2 3
1 4 5 6
>>> other = pd.DataFrame( [7,8,9] )
>>>  other
0
0   7
1   8
2   9
>>> df_obj + other
0   1  2
0   8.0 NaN NaN
1   12.0 NaN NaN
2    NaN NaN NaN
>>> df_obj.add(other, fill_valuew0.0)
0    1     2
0   8.0  2.0   3.0
1  12.0  5.0   6.0
2   9.0  NaN  NaN