pandas 将索引值相加的方法

更新时间：2018年11月15日 14:22:50 作者：Scarlett_7

今天小编就为大家分享一篇pandas 将索引值相加的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下所示：

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 print s1 + s2

a 11
b 22
c 33
d 44
dtype: int64

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['b', 'd', 'a', 'c'])
 print s1 + s2

a 31
b 12
c 43
d 24
dtype: int64

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['c', 'd', 'e', 'f'])
 print s1 + s2

a  NaN
b  NaN
c 13.0
d 24.0
e  NaN
f  NaN
dtype: float64

 s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
 s2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['e', 'f', 'g', 'h'])
 print s1 + s2

a NaN
b NaN
c NaN
d NaN
e NaN
f NaN
g NaN
h NaN
dtype: float64

以上这篇pandas 将索引值相加的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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