一、介绍
add()
函数用于向调用者添加对象。
使用语法为:
DataFrame.add(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)
实际上等价于 dataframe + other
的直接使用相加语法。
区别在于支持使用 fill_value
替换缺失值数据。
反向版本为:radd
。
其他灵活的包装器(add、sub、mul、div、mod、pow)均类似,分别对应(+、-、*、/、//、**)等。
二、实操
1.相加
import pandas as pd
import numpy as npdf1 = pd.DataFrame({'a': range(5),'b': range(3,8),'c': range(5, 10)})df2 = pd.DataFrame({'a': range(5),'b': range(2,7),'c': range(15, 20)})
df2.iloc[1,1] = np.nan# 对应位置数值相加
df1.add(df2)
df1.add(df2, fill_value=3)
df1 + df2
2.其他
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4],'degrees': [360, 180, 360]},index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])# 相加
df + 1
df.add(1)# 相减
df.sub(1)
df - [1,2] # 按列相减
df.sub([1,2], axis='columns')
s = pd.Series([1, 2, 3], index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
df.sub(s, axis='index') # 按行相减# 相除
df.div(10)
df.div(df_multindex, level=1) #针对多重索引 少见# 被除
df.rdiv(10)# 相乘
other = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4]},index=['circle', 'triangle', 'rectangle'])
df * other # 空的列结果为空
df.mul(other, fill_value=10) # 空值补充# 幂
df.pow(2)# 求余
df.mod(3)
参考链接:pandas.DataFrame.add
参考链接:Python—Pandas学习之【DataFrame.add函数】