Pandas数据类型运算

算术运算法则：

1.算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数。

2.补齐时缺项填充NaN（空值）。（标签相同的进行运算，标签不同的补齐）

3.二维和一维，一维和零维间为广播运算。

4.采用+-*/符号进行的二元运算产生新的对象。

 1 import pandas as pd
 2 import numpy as np
 3 
 4 a=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
 5 
 6 a
 7 Out[3]: 
 8    0  1   2   3
 9 0  0  1   2   3
10 1  4  5   6   7
11 2  8  9  10  11
12 
13 b=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5))
14 
15 b
16 Out[6]: 
17     0   1   2   3   4
18 0   0   1   2   3   4
19 1   5   6   7   8   9
20 2  10  11  12  13  14
21 3  15  16  17  18  19
22 
23 a+b
24 Out[7]: 
25       0     1     2     3   4
26 0   0.0   2.0   4.0   6.0 NaN
27 1   9.0  11.0  13.0  15.0 NaN
28 2  18.0  20.0  22.0  24.0 NaN
29 3   NaN   NaN   NaN   NaN NaN
30 
31 a*b
32 Out[8]: 
33       0     1      2      3   4
34 0   0.0   1.0    4.0    9.0 NaN
35 1  20.0  30.0   42.0   56.0 NaN
36 2  80.0  99.0  120.0  143.0 NaN
37 3   NaN   NaN    NaN    NaN NaN #标签相同的进行运算，不同的补齐后运算，补齐的NaN与任何元素运算结果都是NaN

数据的算术运算之方法形式的运算