在不获取NaN的情况下添加具有不同索引的 pandas 系列 [英] Adding pandas Series with different indices without getting NaNs
本文介绍了在不获取NaN的情况下添加具有不同索引的 pandas 系列的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在尝试做我认为对熊猫来说是直截了当的操作,但是我似乎无法使其正常工作.
I'm trying to do what I think is a straight froward operation in pandas but I can't seem to make it work.
我有两个具有不同索引数量的pandas系列,如果它们共享一个索引,我想将它们加在一起,否则,我只想传递没有相应索引的值.
I have two pandas Series with different numbers of indices, I would like to add values together if they share an index, otherwise I would just like to pass the values that don't have corresponding indices along.
例如
Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = ['A', 'B', 'C', 'D'])
Sr2 = pd.Series([5,6], index = ['A', 'C'])
Sr1 Sr2
A 1 A 5
B 2 C 6
C 3
D 4
Sr1 + Sr2
或Sr1.add(Sr2)
给予
A 6
B NaN
C 9
D NaN
但是我想要的是
A 6
B 2
C 9
D 4
其中Sr1
的B
和D
值刚刚传递.
有什么建议吗?
推荐答案
您可以使用fill_value
:
>>> import pandas as pd
>>> Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> Sr2 = pd.Series([5,6], index = ['A', 'C'])
>>> Sr1+Sr2
A 6
B NaN
C 9
D NaN
>>> Sr1.add(Sr2, fill_value=0)
A 6
B 2
C 9
D 4
这篇关于在不获取NaN的情况下添加具有不同索引的 pandas 系列的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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