添加具有不同索引的pandas Series而不获取NaN

Question

我正在尝试做我认为在熊猫中的直接操作,但我似乎无法使它工作.

我有两个具有不同索引数的pandas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或者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B和D值的Sr1传递方式.

有什么建议？

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 不匹配时，它将适用于所有情况