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[已解决]pandas中两个不同索引的Series相加问题

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发表于 2020-10-10 23:11:19 | 显示全部楼层 |阅读模式

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data_a=pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4})
data_b=pd.Series({'c':5,'d':6,'e':7,'f':8})
data_a+data_b
该运算将索引值一致的元素相加,一个数组中的索引值在另一个数组中无法找到的,未找到对应索引的数组元素值为NaN,NaN值与其他数字加减乘除均得到NaN值,因此得到如下结果:

Out[44]:
a     NaN
b     NaN
c     8.0
d    10.0
e     NaN
f     NaN
dtype: float64
如何能将NaN值在进行加法运算的时候替换成0,得到如下效果:
Out[44]:
a     1.0
b     2.0
c     8.0
d    10.0
e     7.0
f     8.0
请各位大佬指点~
最佳答案
2020-10-11 00:31:47
import pandas as pd

data_a = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4})
data_b = pd.Series({'c': 5, 'd': 6, 'e': 7, 'f': 8})
print(data_a.add(data_b, fill_value=0))
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发表于 2020-10-11 00:23:06 From FishC Mobile | 显示全部楼层
合并用merge或者concrete好像是
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发表于 2020-10-11 00:31:47 | 显示全部楼层    本楼为最佳答案   
import pandas as pd

data_a = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4})
data_b = pd.Series({'c': 5, 'd': 6, 'e': 7, 'f': 8})
print(data_a.add(data_b, fill_value=0))
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