DataFrame.radd(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None) [source]
获取dataframe和其他元素的加法(二进制运算符radd
)。
与other + dataframe
等效,但支持用fill_value替换输入之一中的丢失数据。对于反向版本,add
。
在灵活的包装器(add,sub,mul,div,mod,pow
)中使用算术运算符:+,-,*,/,//,%,**
。
参数: | other: 任何单个或多个元素的数据结构,或类似列表的对象。 axis:{ 是按索引( 对于 level: 在一个级别上广播,在传递的MultiIndex级别上匹配索引值。 fill_value: 在计算之前,请使用此值填充现有的缺失( 以及成功完成 如果两个对应的 则结果将丢失。 |
返回值: | DataFrame 算术运算的结果。 |
notes
不匹配的索引将合并在一起。
例子
>>> df = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4], ... 'degrees': [360, 180, 360]}, ... index=['circle', 'triangle', 'rectangle']) >>> df angles degrees circle 0 360 triangle 3 180 rectangle 4 360
添加带有运算符版本的标量,该标量返回相同的结果
>>> df + 1 angles degrees circle 1 361 triangle 4 181 rectangle 5 361
>>> df.add(1) angles degrees circle 1 361 triangle 4 181 rectangle 5 361
用常数除以反向版本
>>> df.div(10) angles degrees circle 0.0 36.0 triangle 0.3 18.0 rectangle 0.4 36.0
>>> df.rdiv(10) angles degrees circle inf 0.027778 triangle 3.333333 0.055556 rectangle 2.500000 0.027778
用操作员版本减去列表和按轴系列
>>> df - [1, 2] angles degrees circle -1 358 triangle 2 178 rectangle 3 358
>>> df.sub([1, 2], axis='columns') angles degrees circle -1 358 triangle 2 178 rectangle 3 358
>>> df.sub(pd.Series([1, 1, 1], index=['circle', 'triangle', 'rectangle']), ... axis='index') angles degrees circle -1 359 triangle 2 179 rectangle 3 359
将具有不同形状的DataFrame乘以运算符版本
>>> other = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4]}, ... index=['circle', 'triangle', 'rectangle']) >>> other angles circle 0 triangle 3 rectangle 4
>>> df * other angles degrees circle 0 NaN triangle 9 NaN rectangle 16 NaN
>>> df.mul(other, fill_value=0) angles degrees circle 0 0.0 triangle 9 0.0 rectangle 16 0.0
按级别除以MultiIndex
>>> df_multindex = pd.DataFrame({'angles': [0, 3, 4, 4, 5, 6], ... 'degrees': [360, 180, 360, 360, 540, 720]}, ... index=[['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'], ... ['circle', 'triangle', 'rectangle', ... 'square', 'pentagon', 'hexagon']]) >>> df_multindex angles degrees A circle 0 360 triangle 3 180 rectangle 4 360 B square 4 360 pentagon 5 540 hexagon 6 720
>>> df.div(df_multindex, level=1, fill_value=0) angles degrees A circle NaN 1.0 triangle 1.0 1.0 rectangle 1.0 1.0 B square 0.0 0.0 pentagon 0.0 0.0 hexagon 0.0 0.0