pandas.DataFrame.__add__

DataFrame.__add__(other)[source]

Получить сложение DataFrame и other, по столбцам.

Эквивалентно DataFrame.add(other).

Параметры:

other:скаляр, последовательность, Series, словарь или DataFrame

Объект, который нужно добавить к DataFrame.

Возвращает:

DataFrame

Результат сложения other к DataFrame.

См. также

DataFrame.add

Добавление DataFrame и другого объекта с возможностью добавления по индексу или столбцам.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'height': [1.5, 2.6], 'weight': [500, 800]},
...                   index=['elk', 'moose'])
>>> df
       height  weight
elk       1.5     500
moose     2.6     800

Добавление скалярного значения влияет на все строки и столбцы.

>>> df[['height', 'weight']] + 1.5
       height  weight
elk       3.0   501.5
moose     4.1   801.5

Каждый элемент списка добавляется к столбцу DataFrame в порядке.

>>> df[['height', 'weight']] + [0.5, 1.5]
       height  weight
elk       2.0   501.5
moose     3.1   801.5

Ключи словаря выравниваются со столбцами DataFrame на основе имён столбцов; каждое значение в словаре добавляется к соответствующему столбцу.

>>> df[['height', 'weight']] + {'height': 0.5, 'weight': 1.5}
       height  weight
elk       2.0   501.5
moose     3.1   801.5

Когда other является Series, индекс other выравнивается со столбцами DataFrame.

>>> s1 = pd.Series([0.5, 1.5], index=['weight', 'height'])
>>> df[['height', 'weight']] + s1
       height  weight
elk       3.0   500.5
moose     4.1   800.5

Даже если индекс other совпадает с индексом DataFrame, Series не будет переориентирован. Если необходимо выравнивание по индексу, следует использовать DataFrame.add() с axis=’index’.

>>> s2 = pd.Series([0.5, 1.5], index=['elk', 'moose'])
>>> df[['height', 'weight']] + s2
       elk  height  moose  weight
elk    NaN     NaN    NaN     NaN
moose  NaN     NaN    NaN     NaN

>>> df[['height', 'weight']].add(s2, axis='index')
       height  weight
elk       2.0   500.5
moose     4.1   801.5

Когда other является DataFrame, выравниваются как имена столбцов, так и индекс.

>>> other = pd.DataFrame({'height': [0.2, 0.4, 0.6]},
...                      index=['elk', 'moose', 'deer'])
>>> df[['height', 'weight']] + other
       height  weight
deer      NaN     NaN
elk       1.7     NaN
moose     3.0     NaN