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2019-07-04 阅读量: 658
series索引

#series索引对齐

'''假如要整合两个数据源'''

area=pd.Series({'Alaska': 1723337, 'Texas': 695662,

'California': 423967}, name='area')

population = pd.Series({'California': 38332521, 'Texas': 26448193,

'New York': 19651127}, name='population')

population/area

[71]:

Alaska NaN California 90.413926 New York NaN Texas 38.018740 dtype: float64

结果数组的索引是两个输入数组索引的并集,也可用python标准库里的集合运算法则来获得索引

[73]:

area.index|population.index

[73]:

Index(['Alaska', 'California', 'New York', 'Texas'], dtype='object')

如果用 NaN 值不是我们想要的结果, 那么可以用适当的对象方法代。例如, A.add(B) 等价于 A + B, 也可以设置参数自定 义 A 或 B 缺失的数据

A.add(B,fill_value=0)

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