对于二元运算，pandas在传递通用函数时会自动（）索引进行计算）

在 Pandas 中，对于二元运算，可以使用通用函数（ufunc）进行计算。通用函数是一种能够对数组进行逐元素操作的函数，例如加、减、乘、除等运算。在 Pandas 中，通用函数可以被应用于 Series 和 DataFrame 对象上，实现对数据的快速计算。

在进行二元运算时，Pandas 会自动对两个对象的索引进行对齐，然后进行运算。具体来说，Pandas 会对两个对象的索引进行比较，将它们对应的元素进行匹配，如果索引不匹配，则用 NaN 填充。然后，Pandas 会对匹配的元素进行通用函数的计算，并返回一个新的对象，其索引为交集，数据为计算结果。

例如，对于两个 Series 对象进行加法运算，可以使用 `+` 运算符进行计算：

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
s2 = pd.Series([2, 3, 4], index=['b', 'c', 'd'])

s3 = s1 + s2
print(s3)

输出结果为：

a    NaN
b    4.0
c    6.0
d    NaN
dtype: float64

可以看到，对于两个 Series 对象进行加法运算时，Pandas 会自动对索引进行对齐，然后计算相应的值，并返回一个新的 Series 对象，其中索引为两个对象的交集，数据为计算结果。

需要注意的是，如果两个对象的索引没有交集，那么返回的对象将为空。此外，在进行二元运算时，还可以使用 `add()`、`sub()`、`mul()`、`div()` 等方法进行计算。这些方法也可以进行自动对齐，计算结果与使用运算符相同。