9月17日总结

缺失值与填充缺失值操作

Series 与 DataFrame 的算数函数支持 fill_value 选项，即用指定值替换某个位置的缺失值。比如，两个 DataFrame 相加，除非两个 DataFrame 里同一个位置都有缺失值，其相加的和仍为 NaN，如果只有一个 DataFrame 里存在缺失值，则可以用 fill_value 指定一个值来替代 NaN，当然，也可以用 fillna 把 NaN 替换为想要的值。

注意

下面第 43 条代码里，Pandas 官档没有写 df2 是哪里来的，这里补上，与 df 类似。 ```python df2 = pd.DataFrame({ ....: 'one': pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']), ....: 'two': pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']), ....: 'three': pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd'])}) ....:

 

In [42]: df
Out[42]: 
        one       two     three
a  1.394981  1.772517       NaN
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [43]: df2
Out[43]: 
        one       two     three
a  1.394981  1.772517  1.000000
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [44]: df + df2
Out[44]: 
        one       two     three
a  2.789963  3.545034       NaN
b  0.686107  3.824246 -0.100780
c  1.390491  2.956737  2.454870
d       NaN  0.558688 -1.226343

In [45]: df.add(df2, fill_value=0)
Out[45]: 
        one       two     three
a  2.789963  3.545034  1.000000
b  0.686107  3.824246 -0.100780
c  1.390491  2.956737  2.454870
d       NaN  0.558688 -1.226343