Python Pandas Series.add()

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，它使导入和分析数据变得更加容易。

Python Series.add()用于向调用者系列添加具有相同长度的系列或类似列表的对象。

语法: Series.add(other, level=None, fill_value=None, axis=0)

参数:
other：其他系列或列表类型将被添加到调用者系列中。
fill_value: 在添加之前，系列/列表中的值将被NaN替换。
level:在多索引的情况下，level的整数值。

返回类型。带有附加值的调用者系列

要下载以下例子中使用的数据集，请点击这里。
在下面的例子中，所使用的数据框包含一些NBA球员的数据。下面是数据框在任何操作之前的图像。

例子#1：添加列表

在这个例子中，使用.head()方法将前5行存储在新变量中。之后，使用.add()方法创建了一个相同长度的列表并添加到工资栏中。

# importing pandas module 
import pandas as pd
  
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# creating short data of 5 rows
short_data = data.head()
  
# creating list with 5 values
list =[1, 2, 3, 4, 5]
  
# adding list data
# creating new column
short_data["Added values"]= short_data["Salary"].add(list)
  
# display
short_data

输出:
如输出图像所示，可以比较出，增加值列有薪金列+列表的增加值。

例子#2：向有空值的系列添加系列

在这个例子中，年龄列被添加到工资列中。因为工资列也包含空值，所以默认情况下，无论添加什么都会返回NaN。在这个例子中，5被传递，以5替换空值。

# importing pandas module 
import pandas as pd
  
# reading csv file from url 
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
  
# age series
age = data["Age"]
  
# na replacement
na = 5
  
# adding values
# storing to new column
data["Added values"]= data["Salary"].add(other = age, fill_value = na)
  
# display
data

输出:
如输出图片所示，在空值的情况下，增加的值栏中增加了年龄栏，为5。