python - 添加具有不同索引的熊猫系列而不获取 NaN

Question

我正在尝试在 pandas 中做我认为是直截了当的操作，但我似乎无法让它发挥作用。

我有两个具有不同索引数量的熊猫系列，如果它们共享一个索引，我想将值加在一起，否则我只想传递没有相应索引的值。

例如

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = ['A', 'B', 'C', 'D'])
Sr2 = pd.Series([5,6], index = ['A', 'C'])
Sr1        Sr2
A     1    A     5
B     2    C     6
C     3
D     4

Sr1 + Sr2或Sr1.add(Sr2)给

A     6
B   NaN
C     9
D   NaN

但我想要的是

A     6
B     2
C     9
D     4

其中的B和D值Sr1只是传递。

有什么建议么？

Answer 1

你可以使用fill_value：

>>> import pandas as pd
>>> Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> Sr2 = pd.Series([5,6], index = ['A', 'C'])
>>> Sr1+Sr2
A     6
B   NaN
C     9
D   NaN
>>> Sr1.add(Sr2, fill_value=0)
A    6
B    2
C    9
D    4

Answer 2

Sr1 = pd.Series([1,2,3,4], index = ['A', 'B', 'C', 'D'])

Sr2 = pd.Series([5,6,7], index = ['A', 'C','E'])
(Sr1+Sr2).fillna(Sr2).fillna(Sr1)

使用 fillna 的另一种方法。当 indeces 也不匹配时，它适用于所有情况

Answer 3

使用的解决方案fillna()：

>>> import pandas as pd
>>> Sr1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> Sr2 = pd.Series([5, 6], index = ['A', 'C'])
>>> (Sr1 + Sr2).fillna(Sr1 + 0)
A    6.0
B    2.0
C    9.0
D    4.0