添加两个pandas.series对象

我正在通过“Python for Data Analysis”工作，但我不明白某个特定的功能。添加两个pandas系列对象将自动对齐索引数据，但如果一个对象不包含该索引，则它将返回为NaN。例如从书：添加两个pandas.series对象

a = Series([35000,71000,16000,5000],index=['Ohio','Texas','Oregon','Utah']) 
    b = Series([NaN,71000,16000,35000],index=['California', 'Texas', 'Oregon', 'Ohio'])

结果：

In [63]: a 
    Out[63]: Ohio   35000 
      Texas   71000 
      Oregon  16000 
      Utah   5000 
    In [64]: b 
    Out[64]: California  NaN 
      Texas   71000 
      Oregon  16000 
      Ohio   35000

当我把它们加起来我得到这个...

In [65]: a+b 
    Out[65]: California  NaN 
      Ohio   70000 
      Oregon   32000 
      Texas   142000 
      Utah    NaN

那么为什么犹他NaN值，而不是500？看来500 + NaN = 500。是什么赋予了？我错过了一些东西，请解释一下。

更新：

In [92]: # fill NaN with zero 
      b = b.fillna(0) 
      b 
    Out[92]: California  0 
      Texas   71000 
      Oregon  16000 
      Ohio   35000 

    In [93]: a 
    Out[93]: Ohio  35000 
      Texas  71000 
      Oregon 16000 
      Utah  5000 

    In [94]: # a is still good 
      a+b 
    Out[94]: California  NaN 
      Ohio   70000 
      Oregon   32000 
      Texas   142000 
      Utah    NaN

来源

2013-04-24 joelotz

解决：'+'操作符执行两者的联合。我需要.add（）方法。 – joelotz 2013-04-24 22:20:54

熊猫不认为500 + NAN = 500，但它很容易要求它做到这一点：a.add(b, fill_value=0)

来源

2013-04-24 21:47:26

既然你提到过这本书，你可以参考第128页上的“算术和数据对齐”部分，其中讨论了这一点。 – bdiamante 2013-04-24 21:49:24

Ahhhh ...'+'返回联合的两个！我需要add（）方法。辉煌，感谢@dbiamante @丹艾伦！ – joelotz 2013-04-24 22:19:13

默认的方法是假设任何涉及NaN的计算给出了NaN。任何加NaN的都是NaN，NaN划分的任何东西都是NaN等。如果你想用NaN填充NaN，你必须明确地这样做（就像Dan Allan在答案中所表明的那样）。

来源

2013-04-24 21:50:29 BrenBarn

添加两个pandas.series对象

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