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Pandas2.2 DataFrame

Binary operator functions

方法	描述
DataFrame.add(other)	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.add(other[, axis, level, fill_value])	用于执行 DataFrame 与另一个对象（如 DataFrame、Series 或标量）的逐元素加法操作
DataFrame.sub(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的减法操作
DataFrame.mul(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的乘法操作
DataFrame.div(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的除法操作
DataFrame.truediv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的真除法操作
DataFrame.floordiv(other[, axis, level, …])	用于执行逐元素的地板除法操作
DataFrame.mod(other[, axis, level, fill_value])	用于执行逐元素的取模操作
DataFrame.pow(other[, axis, level, fill_value])	用于对 DataFrame 中的元素进行幂运算
DataFrame.dot(other)	用于计算两个 DataFrame（或 DataFrame 与 Series/数组）之间的**矩阵点积（矩阵乘法）**的方法
DataFrame.radd(other[, axis, level, fill_value])	用于执行反向加法运算

pandas.DataFrame.radd()

pandas.DataFrame.radd 方法用于执行反向加法运算。具体来说，它相当于调用 other + self，其中 self 是调用该方法的 DataFrame。以下是该方法的参数说明及其功能：

参数说明

• other: 用于进行加法运算的值，可以是标量、序列、DataFrame 或字典。
• axis: 指定沿哪个轴进行运算。0 或 'index' 表示沿行进行运算，1 或 'columns' 表示沿列进行运算。默认为 1。
• level: 如果 other 是一个 MultiIndex，则指定沿哪个级别进行运算。默认为 None。
• fill_value: 用于填充缺失值的值。默认为 None。

示例及结果

示例 1: 使用标量进行反向加法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.radd(10)
print("\n反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定标量 10):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定标量 10):A   B   C
0  11  14  17
1  12  15  18
2  13  16  19

示例 2: 使用序列进行反向加法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other = pd.Series([1, 2, 3])print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.radd(other, axis=0)
print("\n反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定序列):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定序列):A   B   C
0   2   5  8
1   3   7  10
2   4   8  12

示例 3: 使用 DataFrame 进行反向加法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.radd(other_df)
print("\n反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定 DataFrame):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定 DataFrame):A   B   C
0   2   8  14
1   4  10  16
2   6  12  18

示例 4: 使用字典进行反向加法运算

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
})other_dict = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}print("原始 DataFrame:")
print(df)result = df.radd(other_dict)
print("\n反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定字典):")
print(result)

结果:

原始 DataFrame:A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9反向加法后的 DataFrame (使用 radd 并指定字典):A   B   C
0   2   6  10
1   3   7  11
2   4   8  12

解释

1. 使用标量进行反向加法运算:

   • df.radd(10) 计算 DataFrame df 中的每个元素与标量 10 的加法。
   • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 df 中的元素与 10 的和。

2. 使用序列进行反向加法运算:

   • df.radd(other, axis=0) 计算 DataFrame df 的每一行与序列 other 的对应元素的加法。
   • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 df 的每一行与 other 的对应元素的和。

3. 使用 DataFrame 进行反向加法运算:

   • df.radd(other_df) 计算 DataFrame df 与 other_df 的对应元素的加法。
   • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 df 与 other_df 的对应元素的和。

4. 使用字典进行反向加法运算:

   • df.radd(other_dict) 计算 DataFrame df 的每一列与字典 other_dict 中对应键的值的加法。
   • 结果是一个新的 DataFrame，其中每个元素是 df 的每一列与 other_dict 中对应键的值的和。

这些示例展示了 DataFrame.radd 方法的不同用法及其效果。根据具体需求，可以选择合适的参数来进行反向加法运算。