在pandas系列中add()方法有什么作用？

这种add()串联方法的基本操作用于将一个系列与另一个系列、值列表或单个整数相加。它将返回一个带有结果元素的新系列。

它支持替换 fill_values 来处理丢失的数据。我们可以使用方法的 fill_value 参数填充 Nan 值。series.add()

如果要添加带有列表的系列，则列表中的元素必须等于系列中的元素数。

示例

# import the required packages
import pandas as pd
import numpy as np

series = pd.Series(np.random.randint(1,100,10))
print(series)

# add series with a single value
result = series.add(2)

print("\nResultant series: ",result, sep='\n')

解释

在以下示例中，我们计算了整数为 2 的系列的相加。我们的 Pandas 系列对象“series”由 NumPyrandom.randint函数创建，具有 10 个值。

然后我们使用 pandas Series 函数add()计算我们的随机整数序列与整数值 2 的相加，并将结果序列存储在 result 变量中。

输出结果

0   78
1    8
2   27
3   86
4   15
5   39
6   27
7   85
8    8
9   64
dtype: int32

Resultant series:
0   80
1   10
2   29
3   88
4   17
5   41
6   29
7   87
8   10
9   66
dtype: int32

在上面的块中，我们可以看到由随机整数值创建的初始系列对象的输出，另一个是来自add()函数 pandas Series的结果系列对象。

示例

# impor the pandas package
import pandas as pd

series = pd.Series([2,8,3,93,78,1])
print(series)

# adding a series with a list of values
result = series.add([1,2,3,4,5,6])

print("\nResultant series: ",result, sep='\n')

解释

下面的示例是使用 Pandas函数对具有 python 列表数据的系列执行加法运算。Series.add()

输出结果

0   2
1   8
2   3
3  93
4  78
5   1
dtype: int64

Resultant series:
0   3
1  10
2   6
3  97
4  83
5   7
dtype: int64

在这里，我们可以看到使用 python list 创建的初始系列对象中存在的数据，以及从方法中看到的结果系列对象。列表必须等于系列，否则会引发错误 (ValueError)。series.add()