はじめに
この実験では、Pandas の add() メソッドを使って Series で加算を行う方法を学びます。add() メソッドを使うと、Series 同士や Series とスカラー値を加算することができます。また、fill_value パラメータを使って欠損値や null 値を埋めることもできます。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして Notebook タブに切り替え、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
Jupyter Notebook の読み込みには数秒かかる場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証は自動化できません。
学習中に問題があった場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。
Series を作成する
まず、pandas ライブラリをインポートして Series を作成しましょう。
import pandas as pd
## Create a Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print("Original Series:")
print(s)
出力：
Original Series:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
Series にスカラー値を追加する
Series の各要素にスカラー値を追加するには、add() メソッドを使用できます。この例では、Series の各要素にスカラー値 2 を追加します。
print("\nSeries after adding a scalar value:")
print(s.add(2))
出力：
Series after adding a scalar value:
0 3
1 4
2 5
3 6
dtype: int64
2 つの Series を加算する
2 つの Series を加算するにも、add() メソッドを使用できます。この例では、2 つの Series s1 と s2 を作成して加算します。
## Create two Series
s1 = pd.Series([1, 2, 3])
s2 = pd.Series([4, 5, 6])
print("\nResult of adding two Series:")
print(s1.add(s2))
出力：
Result of adding two Series:
0 5
1 7
2 9
dtype: int64
欠損値を埋める
add() メソッドは、欠損値または null 値を埋め込むこともサポートしています。加算を行う前に欠損値を埋める値を指定するには、fill_value パラメータを使用できます。この例では、欠損値を持つ 2 つの Series s1 と s2 を作成し、加算する前に値 3 で埋めます。
## Create two Series with missing values
s1 = pd.Series([1, None, None])
s2 = pd.Series([4, 5, None])
print("\nResult of adding two Series with missing values:")
print(s1.add(s2, fill_value=3))
出力：
Result of adding two Series with missing values:
0 5.0
1 8.0
2 NaN
dtype: float64
まとめ
この実験では、Pandas の add() メソッドを使用して Series の加算を行う方法を学びました。Series の各要素にスカラー値を追加したり、2 つの Series を加算したり、欠損値または null 値を埋めたりすることができます。add() メソッドは、Pandas の Series に対して要素ごとの加算を行うための便利なツールです。