让df1与df2相加得到df3，并设置默认填充值为4。def add_way(): ''' 返回值: df3: 一个DataFrame类型数据 ''' # df1,df2是DataFrame类型数据 df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)), columns=list('abcd')) df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)), columns=list('abcde')) # 返回df3

好的，可以按照如下代码实现add_way函数：

import pandas as pd
import numpy as np

def add_way():
    df1 = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)), columns=list('abcd'))
    df2 = pd.DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)), columns=list('abcde'))

    df3 = df1.add(df2, fill_value=4)

    return df3

这个函数的功能是对df1和df2进行相加，并将相加的结果存储在df3中。具体实现中，我们首先使用np.arange函数创建一个名为df1的DataFrame数组，其中包含3行4列的数据，列名为['a', 'b', 'c', 'd']。接着，我们使用np.arange函数创建一个名为df2的DataFrame数组，其中包含4行5列的数据，列名为['a', 'b', 'c', 'd', 'e']。接下来，我们使用df1.add(df2, fill_value=4)将df1和df2中的数据进行相加，其中缺失的数据使用默认填充值4进行填充，并将相加的结果存储在名为df3的变量中。最后，我们将创建好的df3返回即可。

相关问题

df1 = pd.DataFrame(mcl_list) df2 = pd.DataFrame(mclt_list) 要求创建DF3，且DF3等于DF1与DF2对应相加。已知DF1与DF2大小相同且均为二维

要创建DataFrame `df3`，它等于`df1`和`df2`对应位置的数据相加，你可以按照以下步骤操作：

首先，假设`mcl_list`和`mclt_list`都是具有相同形状（即列数和行数）的一维或二维数组。由于你提到它们大小相同且均为二维，我们可以直接对它们进行元素级别的加法。

# 假设 mcl_list 和 mclt_list 是 DataFrame 的一列数据
df1 = pd.DataFrame(mcl_list)
df2 = pd.DataFrame(mclt_list)

# 创建 df3，将 df1 和 df2 的对应位置相加
df3 = df1.add(df2, axis='index')  # 如果这两个 DataFrame 的索引对应，则axis='index'
# 或者如果你想要按列相加，可以设置 axis=1
# df3 = df1.add(df2, axis=1)

# 注意，如果 mcl_list 和 mclt_list 不是完全相同的长度，上述操作可能会抛出错误，如Shape of passed values不匹配。所以，确保它们有相同的维度和长度是非常重要的。

构建3个dataframe，分别命名为df1、df2和df3，均为7行5列，数值为-10至10之间的随机整数，其中每个dataframe当中都有4个数是空值。构建第四个dataframe，依然是7行5列，命名为df4，当中的数值是“当df1、df2、df3对应行列的数值均不是空值时，则取这三个数的总和”

好的，我已经理解了你的问题。下面是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构建 df1
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(7, 5)), columns=list('ABCDE'))
df1.iloc[np.random.randint(0, 7, size=4), np.random.randint(0, 5, size=4)] = None

# 构建 df2
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(7, 5)), columns=list('ABCDE'))
df2.iloc[np.random.randint(0, 7, size=4), np.random.randint(0, 5, size=4)] = None

# 构建 df3
df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(7, 5)), columns=list('ABCDE'))
df3.iloc[np.random.randint(0, 7, size=4), np.random.randint(0, 5, size=4)] = None

# 构建 df4
df4 = pd.DataFrame(index=df1.index, columns=df1.columns)
for i in df4.index:
    for j in df4.columns:
        if pd.isnull(df1.loc[i, j]) or pd.isnull(df2.loc[i, j]) or pd.isnull(df3.loc[i, j]):
            df4.loc[i, j] = np.nan
        else:
            df4.loc[i, j] = df1.loc[i, j] + df2.loc[i, j] + df3.loc[i, j]

这样就得到了 df1、df2、df3 和 df4 四个数据集。其中 df1、df2、df3 的样式是相同的，而 df4 的样式和 df1、df2、df3 相同，但是数值根据要求进行了计算。