Python Панды dataframe.radd ()
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas dataframe.radd() function performs the addition of the dataframe and other object element-wise. Other object could be a constant, series or a dataframe. The function essentially performs other + dataframe but with an additional support of fill_value, which fills all the missing value in one of the inputs.
For series input, the index must match.
Note : This is different from datafram.add() function. As in this function we add the dataframe to the other object.
Syntax: DataFrame.radd(other, axis=’columns’, level=None, fill_value=None)
Parameters :
other : Series, DataFrame, or constant
axis : For Series input, axis to match Series index on
level : Broadcast across a level, matching Index values on the passed MultiIndex level
fill_value : Fill existing missing (NaN) values, and any new element needed for successful DataFrame alignment, with this value before computation. If data in both corresponding DataFrame locations is missing the result will be missingReturns : result : DataFrame
Example #1: Use radd() function to perform addition of a dataframe with a series
# importing pandas as pdimport 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 dataframedf |
Let’s create a series with matching index as that of the dataframe column axis
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create a Seriessr = pd.Series([5, 10, 15, 20], index =["A", "B", "C", "D"]) # Print the seriessr |
Now, use the dataframe.radd() function to perform addition.
# add dataframe to the series over the column axisdf.radd(sr, axis = 1) |
Выход :
Example #2: Use radd() function to add two dataframes element- wise
# importing pandas as pdimport 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 dataframedf2 = 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 dataframesdf1.radd(df2, fill_value = 100) |
Выход : 
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.