Pandas Series 的 add 方法

介绍

在本实验中，我们将学习如何在 Pandas 中使用 add() 方法对 Series 进行加法运算。add() 方法允许我们将一个 Series 与另一个 Series 或标量值相加。我们还可以使用 fill_value 参数来填充缺失值或空值。

虚拟机提示

虚拟机启动完成后，点击左上角切换到 Notebook 标签页，以访问 Jupyter Notebook 进行练习。

有时，你可能需要等待几秒钟，直到 Jupyter Notebook 完成加载。由于 Jupyter Notebook 的限制，操作验证无法自动化。

如果你在学习过程中遇到问题，随时可以向 Labby 提问。请在课程结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

创建 Series

让我们从导入 pandas 库并创建一个 Series 开始。

import pandas as pd

## Create a Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print("Original Series:")
print(s)

输出：

Original Series:
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

向 Series 添加标量值

我们可以使用 add() 方法将标量值添加到 Series 中的每个元素。在这个例子中，我们将标量值 2 添加到 Series 的每个元素中。

print("\nSeries after adding a scalar value:")
print(s.add(2))

输出：

Series after adding a scalar value:
0    3
1    4
2    5
3    6
dtype: int64

将两个 Series 相加

我们也可以使用 add() 方法将两个 Series 相加。在这个例子中，我们将创建两个 Series s1 和 s2，并将它们相加。

## 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))

输出：

Result of adding two Series:
0    5
1    7
2    9
dtype: int64

填充缺失值

add() 方法还支持填充缺失值或空值。我们可以使用 fill_value 参数指定一个值，在加法运算之前填充缺失值。在这个例子中，我们将创建两个包含缺失值的 Series s1 和 s2，并在相加之前用值 3 填充缺失值。

## 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))

输出：

Result of adding two Series with missing values:
0    5.0
1    8.0
2    NaN
dtype: float64

总结

在这个实验中，我们学习了如何在 Pandas 中使用 add() 方法对 Series 进行加法运算。我们可以将标量值添加到 Series 的每个元素中，将两个 Series 相加，并填充缺失值或空值。add() 方法是在 Pandas 中对 Series 进行逐元素加法运算的有用工具。