Python | Pandas Series 添加值 - add()

在数据分析中，Series 是 Pandas 库最基本的数据结构之一。它是一种带有标签的一维数组，可用于存储各种数据类型（整数、字符串、浮点数等）。

add() 方法是 Pandas Series 对象中的一个方法，它用于向现有 Series 中添加值。本文将介绍如何使用 add() 方法以及它的一些参数。

语法

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

参数

• other：另一个 Series、DataFrame 或标量值。
• level：如果 Series 和 other 具有 MultiIndex，则指定级别。
• fill_value：用于填充缺失值的值。
• axis：指定添加的轴。默认是 0（行），可以是 1（列），对于 DataFrame。

示例

示例数据

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a','b','c'])
s2 = pd.Series([4, 5, 6], index=['a','b','d'])

示例 1：添加两个 Series

s3 = s1.add(s2, fill_value=0)
print(s3)

输出：

a    5.0
b    7.0
c    3.0
d    6.0
dtype: float64

注：在这个示例中，add() 方法将两个 Series 的值相加，对于缺失的值，填充了 0。

示例 2：添加标量值

s4 = s1.add(10)
print(s4)

输出：

a    11
b    12
c    13
dtype: int64

示例 3：添加 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 10, 10], 'C': [7, 8, 9]})

df3 = df1.add(df2, fill_value=0)
print(df3)

输出：

    A    B   C
0  11.0  4.0  7.0
1  12.0  5.0  8.0
2  13.0  6.0  9.0

总结

add() 方法可以用于将两个 Series 相加、添加标量值和添加 DataFrame。fill_value 参数可以用于填充缺失值。