Python | Панды Series.add ()
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.
Python Series.add() is used to add series or list like objects with same length to the caller series.
Syntax: Series.add(other, level=None, fill_value=None, axis=0)
Parameters:
other: other series or list type to be added into caller series
fill_value: Value to be replaced by NaN in series/list before adding
level: integer value of level in case of multi indexReturn type: Caller series with added values
Чтобы загрузить набор данных, используемый в следующем примере, щелкните здесь.
В следующих примерах используемый фрейм данных содержит данные некоторых игроков НБА. Изображение фрейма данных до каких-либо операций прилагается ниже.
Пример # 1: Добавление списка
In this example, the top 5 rows are stored in new variable using .head() method. After that a list of same length is created and added to the salary column using .add() method
# importing pandas module import pandas as pd # reading csv file from url # creating short data of 5 rowsshort_data = data.head() # creating list with 5 valueslist =[1, 2, 3, 4, 5] # adding list data# creating new columnshort_data["Added values"]= short_data["Salary"].add(list) # displayshort_data |
Выход:
Как показано на выходном изображении, можно сравнить, что столбец «Добавленное значение» имеет добавленные значения столбец + список «Заработная плата». 
Пример # 2: Добавление серии в серию с нулевыми значениями
In this example, the Age column is added to the Salary column. Since the salary column contains null values too, by default it returns NaN no matter what is added. In this example, 5 is passed to replace null values with 5.
# importing pandas module import pandas as pd # reading csv file from url # age seriesage = data["Age"] # na replacementna = 5 # adding values# storing to new columndata["Added values"]= data["Salary"].add(other = age, fill_value = na) # displaydata |
Выход:
Как показано на выходном изображении, в столбце «Добавленное значение» добавлен столбец возраста с 5 в случае нулевых значений. 
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.