Python Pandas dataframe.radd()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.radd()函數執行數據幀和其他對象元素的加法。其他對象可以是常量，序列或 DataFrame 。該函數實質上執行 other + dataframe 但是還提供了fill_value的額外支持，該支持將其中所有缺失值填充到其中一個輸入中。

對於係列輸入，索引必須匹配。
注意：這不同於datafram.add()函數。在此函數中，我們將 DataFrame 添加到另一個對象。

用法： DataFrame.radd(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)

參數：
other:係列，DataFrame或常量
axis:對於係列輸入，軸與係列索引匹配
level:在一個級別上廣播，在傳遞的MultiIndex級別上匹配索引值
fill_value:在計算之前，請使用此值填充現有的缺失(NaN)值以及成功完成DataFrame對齊所需的任何新元素。如果兩個對應的DataFrame位置中的數據均丟失，則結果將丟失

返回：結果：DataFrame

範例1：采用radd()用於執行一係列數據幀相加的函數

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4], 
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4], 
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]}) 
  
# Print the dataframe 
df

我們創建一個與 DataFrame 列軸的索引匹配的序列

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Create a Series 
sr = pd.Series([5, 10, 15, 20], index =["A", "B", "C", "D"]) 
  
# Print the series 
sr

現在，使用dataframe.radd()執行加法的函數。

# add dataframe to the series over the column axis 
df.radd(sr, axis = 1)

輸出：

範例2：采用radd()函數以元素方式添加兩個數據幀

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first dataframe  
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],  
                    "B":[3, 2, 4, 3, 4], 
                    "C":[2, 2, 7, 3, 4],  
                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]}) 
  
# Creating the second dataframe 
df2 = pd.DataFrame({"A":[14, 5, None, 4, 12], 
                    "B":[7, 6, 4, 5, None], 
                    "C":[2, 11, 4, 3, 6], 
                    "D":[4, None, 6, 2, 4]}) 
  
# add two dataframes 
df.radd(df2, fill_value = 100)

輸出：

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.radd()。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。