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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