在 Pandas Series 中，add() 方法的作用是什么？

Series 中 add() 方法的基本操作用于将一个 Series 与另一个 Series、值列表或单个整数相加。它将返回一个包含结果元素的新 Series。

它支持使用 fill_values 替换来处理缺失数据。我们可以使用 series.add() 方法的 fill_value 参数填充 Nan 值。

如果要将 Series 与列表相加，则列表中的元素数量必须等于 Series 中元素的数量。

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("
Resultant series: ",result, sep='
')

解释

在下面的示例中，我们计算了一个 Series 与整数 2 的加法。我们的 Pandas Series 对象“series”是由 NumPy 的 random.randint 函数创建的，包含 10 个值。

然后，我们使用 Pandas Series 函数 add() 计算我们的随机整数 Series 与整数 2 的加法，并将结果 Series 存储在 result 变量中。

输出

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

在上面的代码块中，我们可以看到由随机整数值创建的初始 Series 对象的输出，以及 add() 函数 Pandas Series 生成的结果 Series 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("
Resultant series: ",result, sep='
')

解释

以下示例演示了如何使用 Pandas Series.add() 函数对 Series 和 Python 列表数据执行加法运算。

输出

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 列表创建的初始 Series 对象中的数据，以及 series.add() 方法生成的 Result Series 对象。列表的长度必须与 Series 相同，否则会引发错误（ValueError）。

Gireesha Devara

更新于: 2021年11月18日

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