Pandas 序列add()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-series-add-method

在本教程中，我们将讨论和学习 PandasSeries.add() 方法。通过使用这种方法，我们可以将级数与其他级数、标量值相加。当此方法应用于序列时，它返回一个序列。该方法支持使用参数fill_value填充 NaN 值。

下面是Series.add() 方法的语法。

句法

Series.add(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

因素

其他:可以是级数或标量值。

fill_value: 可以是 None 或 float 值，默认值为 None (NaN)。它填充空值或缺失值。

级别:代表 int 或 name。它跨级别广播，匹配传递的多索引级别上的索引值。

示例:向系列添加值

这里，在这个例子中，我们使用Series.add() 方法将Series与scalar相加。Series中的元素逐个加上scalar值'2'，返回Series。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s = pd.Series([1,2,3,4])
print("-----Series-----")
print(s)
print("-------------------")
print(s.add(2))

-系列- 0 1 1 2 2 3 3 4 数据类型:int64 - 0 3 1 4 2 5 3 6 数据类型:int 64

示例:添加一个Series与其他Series

这里，在这个例子中，我们将使用Series.add() 方法将Series与其他Series相加。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s_1= pd.Series([1,2,3])
s_2= pd.Series([4,5,6])
print("------After adding two series the result is------")
print(s_1.add(s_2))

-两个系列相加后的结果是- 0 5 1 7 2 9 数据类型:int64

示例:在Series.add() 方法中设置fill_value='n'

通过将fill_value=3传递给Series.add() 方法，我们可以填充序列中的空值或缺失值。

这里，在这个例子中，Series.add() 方法用值 3 填充空值，然后执行加法。如果“系列”位置和结果中的元素都有缺失值，那么它将会有缺失值。见下面的例子。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#creating Series
s_1= pd.Series([1,None,None])
s_2= pd.Series([4,5,None])
print("------After adding two series the result is------")
print(s_1.add(s_2,fill_value=3))

-两个系列相加后的结果是- 0 5.0 1 8.0 2 NaN 数据类型:float64

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.add()方法。我们学习了语法、参数，并通过在数据帧上应用这种方法解决了一些例子。