pandas對齊運(yùn)算-創(chuàng)新互聯(lián)

Pandas的對齊運(yùn)算

是數(shù)據(jù)清洗的重要過程，可以按索引對齊進(jìn)行運(yùn)算，如果沒對齊的位置則補(bǔ)NaN，最后也可以填充NaN

創(chuàng)新互聯(lián)公司成立十多年來，這條路我們正越走越好，積累了技術(shù)與客戶資源，形成了良好的口碑。為客戶提供成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、域名申請、網(wǎng)絡(luò)營銷、VI設(shè)計(jì)、網(wǎng)站改版、漏洞修補(bǔ)等服務(wù)。網(wǎng)站是否美觀、功能強(qiáng)大、用戶體驗(yàn)好、性價比高、打開快等等，這些對于網(wǎng)站建設(shè)都非常重要，創(chuàng)新互聯(lián)公司通過對建站技術(shù)性的掌握、對創(chuàng)意設(shè)計(jì)的研究為客戶提供一站式互聯(lián)網(wǎng)解決方案，攜手廣大客戶，共同發(fā)展進(jìn)步。

Series的對齊運(yùn)算

1. Series按行、索引對齊

示例代碼：

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

print('s1: ')
print(s1)

運(yùn)行結(jié)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的對齊運(yùn)算

示例代碼：

s1 + s2

運(yùn)行結(jié)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的對齊運(yùn)算

1. DataFrame按行、列索引對齊

示例代碼：

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)

運(yùn)行結(jié)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的對齊運(yùn)算

示例代碼：

df1 + df2

運(yùn)行結(jié)果：

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

填充未對齊的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算

1. fill_value

使用 add, sub, div, mul 的同時，

通過 fill_value指定填充值，未對齊的數(shù)據(jù)將和填充值做運(yùn)算

示例代碼：

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

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

運(yùn)行結(jié)果：

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

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

運(yùn)行結(jié)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

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

文章名稱：pandas對齊運(yùn)算-創(chuàng)新互聯(lián)
URL地址：http://bm7419.com/article38/dpdhsp.html

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