Python 熊猫：与南部的行动

假设我使用pandas生成以下内容：

df = pd.DataFrame(np.ones(25).reshape((5,5)),index = ['A','B','C','D','E'])
df1 = pd.DataFrame(np.ones(25).reshape((5,5))*2,index = ['A','B','C','D','E'])
df[2] = np.nan
df1[3] = np.nan
df[4] = np.nan
df1[4] = np.nan
df2 = df+df1
print(df2)

     0    1   2   3   4
A  3.0  3.0 NaN NaN NaN
B  3.0  3.0 NaN NaN NaN
C  3.0  3.0 NaN NaN NaN
D  3.0  3.0 NaN NaN NaN
E  3.0  3.0 NaN NaN NaN

我要怎么做才能得到这个呢

    0   1   2   3     4
A   3   3   2   1   NaN
B   3   3   2   1   NaN
C   3   3   2   1   NaN
D   3   3   2   1   NaN
E   3   3   2   1   NaN

---

使用以下参数的

fill\u值

：

填充值：无或浮点值，默认无填充缺失（NaN） 值与此值相同。如果两个数据帧位置都丢失，则 结果将丢失

---

使用

.add

方法优于

+

符号的优点非常酷，是吗？

df.add(df1, fill_value=0)
Out: 
     0    1    2    3   4
A  3.0  3.0  2.0  1.0 NaN
B  3.0  3.0  2.0  1.0 NaN
C  3.0  3.0  2.0  1.0 NaN
D  3.0  3.0  2.0  1.0 NaN
E  3.0  3.0  2.0  1.0 NaN