Series के Operations
Series पर Arithmetic पहले labels line up करता है, इसलिए values index से match होती हैं, position से नहीं।
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Syntax
s1 + s2
s * scalar
s.sum()Series Operations
Operators element-wise काम करते हैं और index पर align होते हैं। सिर्फ एक Series में present labels result में NaN देती हैं। उस behaviour को control करने के लिए fill_value वाले add जैसे methods इस्तेमाल करें।
Note:
s1.add(s2, fill_value=0) missing labels को 0 treat करता है।
उदाहरण: Series operations
import pandas as pd
a = pd.Series([1, 2, 3], index=["x", "y", "z"])
b = pd.Series([10, 20, 30], index=["y", "z", "w"])
print(a + b)
print(a.add(b, fill_value=0))
# Output:
# w NaN
# x NaN
# y 12.0
# z 23.0
# dtype: float64
# w 30.0
# x 1.0
# y 12.0
# z 23.0
# dtype: float64Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- यह मान लेना कि addition positional है
- यह भूल जाना कि unmatched labels के लिए NaN appear होता है
- accidentally labels drop करना
चैप्टर सारांश
- Arithmetic index पर align होता है
- Unmatched labels NaN बन जाती हैं
- fill_value वाला add gaps भरता है
- Scalars broadcast होते हैं
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