更新時間:2021年07月30日16時09分 來源:傳智教育 瀏覽次數(shù):
Pandas執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算時,會先按照索引進(jìn)行對齊,對齊以后再進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算,沒有對齊的位置會用NaN進(jìn)行補(bǔ)齊。其中,Series是按行索引對齊的,DataFrame是按行索引、列索引對齊的。
假設(shè)有兩個Series對象,創(chuàng)建它們的示例代碼如下。
In [45]: obj_one = pd.Series(range(10, 13), index=range(3)) obj_one Out[45]: 0 10 1 11 2 12 dtype: int64 In [46]: obj_two = pd.Series(range(20, 25), index=range(5)) obj_two Out[46]: 0 20 1 21 2 22 3 23 4 24 dtype: int32上述示例中創(chuàng)建了兩個Series對象:obj_one和obj_two,從輸出結(jié)果可以看出,obj_one比obj_two少兩行數(shù)據(jù)。
如果要對obj_one與obj_two進(jìn)行加法運(yùn)算,則會將它們按照索引先進(jìn)行對齊,對齊的位置進(jìn)行加法運(yùn)算,沒有對齊的位置使用NAN值進(jìn)行填充,具體代碼如下。
In [47]: obj_one + obj_two # 執(zhí)行相加運(yùn)算 Out[47]: 0 30.0 1 32.0 2 34.0 3 NaN 4 NaN dtype: float64
如果希望不使用NAN填充缺失數(shù)據(jù),則可以在調(diào)用add方法時提供fill_value參數(shù)的值,fill_value將會使用對象中存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充,具體示例代碼如下。
In [48]: obj_one.add(obj_two, fill_value = 0) # 執(zhí)行加法運(yùn)算,補(bǔ)充缺失值 Out[48]: 0 30.0 1 32.0 2 34.0 3 23.0 4 24.0 dtype: float64
當(dāng)然其他的算術(shù)運(yùn)算也是類似的,這里就不再過多贅述了。
Shell怎樣實(shí)現(xiàn)定時日志數(shù)據(jù)采集?【案例展示】
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