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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Pandas シリーズ同士の足し算

k888

総合スコア123

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2021/08/22 09:49

Pandsで。例えば、以下のようなシリーズがあるとする。

python

1s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) 2# a 1 3# b 2 4# c 3 5# d 4 6# dtype: int64 7 8s2 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['c', 'd', 'e', 'f']) 9# c 1 10# d 2 11# e 3 12# f 4 13# dtype: int64

s1 + s2の結果は、本来

python

1s1 + s1 2# a NaN 3# b NaN 4# c 4.0 5# d 6.0 6# e NaN 7# f NaN

となるが、
これを

python

1s1 + s1 2# a 1.0 3# b 2.0 4# c 4.0 5# d 6.0 6# e 3.0 7# f 4.0

となるようにしたい。

ご教授お願いします。

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guest

回答3

0

mergeを使うと、以下のようになります。

python

1>>> import pandas as pd 2>>> 3>>> s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) 4>>> s2 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['c', 'd', 'e', 'f']) 5>>> pd.merge(pd.DataFrame(s1), pd.DataFrame(s2), left_index=True, right_index=True, how='outer').fillna(0).apply(lambda row:row['0_x'] + row['0_y'], axis=1) 6a 1.0 7b 2.0 8c 4.0 9d 6.0 10e 3.0 11f 4.0 12dtype: float64

投稿2021/08/22 10:38

ppaul

総合スコア24666

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k888

2021/08/22 11:49

回答ありがとうございます。
k888

2021/08/22 11:50

解決しました。
guest

0

ベストアンサー

Python

1s1.add(s2, fill_value=0)

投稿2021/08/22 10:34

lehshell

総合スコア1147

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k888

2021/08/22 11:49

回答ありがとうございます。
k888

2021/08/22 11:50

解決しました。
guest

0

fillna()で、共通の値(この場合は0かな)で一律に置換してから足し算したらいかがでしょうか。
参考サイトを見てください。

投稿2021/08/22 10:12

ikapy

総合スコア1167

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k888

2021/08/22 10:23

回答ありがとうございます。 s1, s2には元々、NaNは含まれていないので、 s1.fillna(0) + s2.fillna(0) のように、できないんですよね...
ikapy

2021/08/22 11:05

申し訳ない。早とちりしちゃいました。他の方がアンサーしているのでそちらを参照くださいまし。
k888

2021/08/22 11:43

いえいえ、回答ありがとうございました。
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