Pandas DataFrame 数组测试

最新推荐文章于 2025-06-05 00:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-05 00:15:00 发布 · 438 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

Python 专栏收录该内容

104 篇文章

订阅专栏

本文通过几个具体的示例展示了如何使用 Python 的 Pandas 库进行数据操作，包括 Series 和 DataFrame 的加法运算，以及不同索引之间的运算处理。这些示例有助于理解 Pandas 中的数据结构及其基本操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

    s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
    df = pd.DataFrame({
        0: [10, 20, 30, 40],
        1: [50, 60, 70, 80],
        2: [90, 100, 110, 120],
        3: [130, 140, 150, 160]
    })
    
    print df + 7
    print df + s
    print df + df

    0   1    2    3
0  17  57   97  137
1  27  67  107  147
2  37  77  117  157
3  47  87  127  167
    0   1    2    3
0  11  52   93  134
1  21  62  103  144
2  31  72  113  154
3  41  82  123  164
    0    1    2    3
0  20  100  180  260
1  40  120  200  280
2  60  140  220  300
3  80  160  240  320

    s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
    df = pd.DataFrame({0: [10], 1: [20], 2: [30], 3: [40]})
    
    print df
    print df + s

    0   1   2   3
0  10  20  30  40

    0   1   2   3
0  11  22  33  44

    s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
    df = pd.DataFrame({0: [10, 20, 30, 40]})
    
    print df
    print df + s

    0
0  10
1  20
2  30
3  40

    0   1   2   3
0  11 NaN NaN NaN
1  21 NaN NaN NaN
2  31 NaN NaN NaN
3  41 NaN NaN NaN

    s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
    df = pd.DataFrame({
        'a': [10, 20, 30, 40],
        'b': [50, 60, 70, 80],
        'c': [90, 100, 110, 120],
        'd': [130, 140, 150, 160]
    })
    
    print df
    print df + s

    a   b    c    d
0  10  50   90  130
1  20  60  100  140
2  30  70  110  150
3  40  80  120  160

    a   b    c    d
0  11  52   93  134
1  21  62  103  144
2  31  72  113  154
3  41  82  123  164

    s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
    df = pd.DataFrame({
        'a': [10, 20, 30, 40],
        'b': [50, 60, 70, 80],
        'c': [90, 100, 110, 120],
        'd': [130, 140, 150, 160]
    })
    
    print df
    print df + s

    a   b    c    d
0  10  50   90  130
1  20  60  100  140
2  30  70  110  150
3  40  80  120  160

    0   1   2   3   a   b   c   d
0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN