更新時間:2022-09-13 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
pandas是數(shù)據(jù)分析的優(yōu)選工具,它提供了大量使用戶能夠快速且便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法,包括算術運算與數(shù)據(jù)對齊、I/O工具、數(shù)據(jù)預處理和可視化。接下來將對 pandas的算術運算與數(shù)據(jù)對齊功能進行介紹,具體如下。
pandas具有自動對齊的功能,它能夠將兩個數(shù)據(jù)結構的索引對齊,這一點尤其體現(xiàn)在算術運算上。參與運算的兩個數(shù)據(jù)結構的基礎形狀可以不同,具有的索引也可以不同。當pandas 中的兩個數(shù)據(jù)結構進行運算時,它們會自動尋找重疊的索引進行計算,若索引不重疊則自動賦值為NaN。若原來的數(shù)據(jù)都是整型,生成NaN以后會自動轉換成浮點型。任何數(shù)與NaN計算的結果都為NaN。關于pandas中算術運算的方法如表1所示。
表1算術運算的方法
>>> df_obj = pd. DataFrame ( [ [1,2, 3], [4, 5,6] ] ) >>> df_obj 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 >>> other = pd.DataFrame( [7,8,9] ) >>> other 0 0 7 1 8 2 9 >>> df_obj + other 0 1 2 0 8.0 NaN NaN 1 12.0 NaN NaN 2 NaN NaN NaN >>> df_obj.add(other, fill_valuew0.0) 0 1 2 0 8.0 2.0 3.0 1 12.0 5.0 6.0 2 9.0 NaN NaN