パンダ：DataFrameの各列へのnansumシリーズ

Question

Seriesは、DataFrameの各列に対してSeriesを合計したいと考えています.nansumと同じ動作をしています。両方が欠けている場合はNaN/0を返します。

テストケース：

import numpy as np 
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([[np.nan, 1], [2, 2], [3, 4]]) 
ts = pd.Series([1, np.nan, 4]) 

試み1（一方が欠落している場合はNaNを与える）：

df.add(ts, axis=0) 

Out[115]: 
    0 1 
0 NaN 2.0 
1 NaN NaN 
2 7.0 8.0 

試み2（エラーをスロー）：

df.add(ts, axis=0, fill_value=0) 
NotImplementedError: fill_value 0 not supported. 

期待出力：

0 1 
0 1 2 
1 2 2 
2 7 8 

注：NaNの場所を保存して、NaNを0にして合計を行い、両方がNaNの場合はNaNに設定しますが、より良い解決策を探しています。

Answer 1

fill_valueNone以外のものはまだ動作していますが、今のところこれを回避する必要があります。追加を実行し、マスクを計算して必要に応じてNaNを元に戻します。

r = df.fillna(0).add(ts.fillna(0), axis=0) 

m = df.isnull().__and__(ts.isnull(), axis=0).values 
v = r.values 
v[m] = np.nan 

r[:] = v 

r 
    0 1 
0 1.0 2.0 
1 2.0 2.0 
2 7.0 8.0