Pandas Series缺失值補充

如何去除nan(not a number):

dropna

fillna

add及fill_value

#當計算結果為nan時，需要用特定的值來補充代替

import pandas as pd
s1=pd.series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
s2=pd.series([10,20,30,40],index=['c','d','e','f'])
s3=pd.series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
s4=pd.series([10,20,30,40],index=['c','d','e','f'])
print (s1+s2) #--1--直接相加只有索引c\d對應有值
print ((s1+s2).dropna())#--2--去除值為空的
print ((s1+s2).fillna(0))#--3--把值為空的地方填充成0
print (s1.add(s2,fill_value=1)) #--4--s1和s2相加，當索引對應值不存在，用1代替s2中元素和s1相加

-----------1------------

a     nan
b     nan
c    13.0
d    24.0
e     nan
f     nan
dtype: float64----------2--------------

c    13.0
d    24.0
dtype: float64
-----------3--------------
a     0.0
b     0.0
c    13.0
d    24.0
e     0.0
f     0.0
dtype: float64
-----------4---------------
a     2.0
b     3.0
c    13.0
d    24.0
e    31.0
f    41.0
dtype: float64

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