Python Pandas dataframe.radd()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas dataframe.radd()函数执行数据框架和其他对象的元素相加。其他对象可以是一个常数、系列或一个数据框架。该函数本质上是执行其他+数据框架，但有一个额外的支持fill_value，它可以填补其中一个输入中的所有缺失值。
对于系列输入，索引必须匹配。
注意：这与dataframe.add()函数不同。因为在这个函数中，我们将数据框架添加到其他对象中。

语法: DataFrame.radd(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
参数 :
other：系列，数据框架，或常数
axis：对于系列输入，axis要与系列的索引相匹配。
level :跨层广播，与通过的MultiIndex层的索引值相匹配。
fill_value : 在计算前用这个值填充现有的缺失（NaN）值，以及成功的DataFrame对齐所需的任何新元素。如果两个对应的DataFrame位置的数据都缺失，那么结果将是缺失。
返回 : result : DataFrame

例子#1：使用radd()函数对一个带有系列的数据框架进行添加。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
 
# Print the dataframe
df

让我们创建一个系列，其索引与数据框架列axis的索引相匹配

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Create a Series
sr = pd.Series([5, 10, 15, 20], index =["A", "B", "C", "D"])
 
# Print the series
sr

现在，使用dataframe.radd()函数来执行加法。

# add dataframe to the series over the column axis
df.radd(sr, axis = 1)

输出 :

例子2：使用radd()函数添加两个数据帧元素–明智的

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the first dataframe
df1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2],
                    "B":[3, 2, 4, 3, 4],
                    "C":[2, 2, 7, 3, 4],
                    "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
 
# Creating the second dataframe
df2 = pd.DataFrame({"A":[14, 5, None, 4, 12],
                    "B":[7, 6, 4, 5, None],
                    "C":[2, 11, 4, 3, 6],
                    "D":[4, None, 6, 2, 4]})
 
# add two dataframes
df1.radd(df2, fill_value = 100)

输出 :