dataframe.add

DataFrame.add()是一个pandas库中的函数，用于将两个DataFrame对象相加。它支持在其中一个输入中替换缺失的数据，并返回一个新的DataFrame对象。该函数的语法如下：DataFrame.add(other, axis='columns', level=None, fill_value=None)。其中，other是要添加的另一个DataFrame对象，axis指定了添加的方向，level指定了要添加的级别，fill_value指定了要用来替换缺失数据的值。如果使用反向版本，即为radd。例如，df1.add(df2, fill_value=3)将df1和df2相加，如果df1中有缺失的数据，则用3来填充。

相关问题

dataframe.map

pandas中的DataFrame对象拥有一个名为map()的方法，它可以被用于对DataFrame对象中的每个元素进行映射操作。map()方法接受一个函数作为参数，并将其应用于DataFrame中的每个元素，最终返回一个新的Series对象。这个新的Series对象的大小与原来的DataFrame相同。

下面是一个例子，它展示了如何使用map()方法将DataFrame中的每个元素加1：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

def add_one(x):
    return x + 1

result = df.map(add_one)

print(result)

输出：

   A  B
0  2  5
1  3  6
2  4  7

请注意，map()方法不会修改原始DataFrame，而是返回一个新的Series对象。如果您想修改原始DataFrame，请使用inplace=True参数。

df_add = pd.DataFrame.from_dict(featureVector.values()).T，报错DataFrame constructor not properly called!

抱歉，我之前给出的回答有误。根据您的代码和报错信息，问题在于您没有指定列标签。在使用 `pd.DataFrame.from_dict()` 方法时，需要提供列标签作为参数。您可以使用字典的键作为列标签。

以下是修正后的代码示例：

import pandas as pd

df_add = pd.DataFrame.from_dict(featureVector, orient='index').T

在上述代码中，我添加了 `orient='index'` 参数以指定以字典的键作为行索引。然后使用 `.T` 进行转置以匹配您之前的代码。

如果您还有其他问题，请随时提问！