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

将df1,df2,df3放到一个list dfs里面，然后concat到csv，并在2个df之间插入没有值的行

好的，这是修改后的程序：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')
df3 = pd.read_csv('file3.csv')

dfs = [df1, df2, df3]

# 将所有 DataFrame 拼接在一起
result = pd.concat(dfs)

# 在相邻的 DataFrame 之间插入没有值的行
for i in range(1, len(dfs)):
    result = pd.concat([result.iloc[:len(dfs[i-1])*i], pd.DataFrame(index=range(1), columns=result.columns), result.iloc[len(dfs[i-1])*i:]])

# 将拼接后的结果写入 CSV 文件
result.to_csv('result.csv', index=False)

这段程序将 `df1`、`df2` 和 `df3` 放到一个列表 `dfs` 里面，然后使用 `pd.concat` 方法将它们拼接在一起，并在相邻的 DataFrame 之间插入了一个没有值的行。具体来说，我们使用一个 for 循环遍历 `dfs`，在第 `i` 个 DataFrame 和第 `i+1` 个 DataFrame 之间插入没有值的行，最后将拼接后的结果写入了 `result.csv` 文件中。

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

好的，以下是Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 设置随机种子，保证每次运行得到的随机数相同
np.random.seed(0)

# 构建df1
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(7, 5)), columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
df1.iloc[2, 1] = np.nan
df1.iloc[0, 3] = np.nan
df1.iloc[4, 0] = np.nan
df1.iloc[5, 2] = np.nan

# 构建df2
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(7, 5)), columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
df2.iloc[3, 2] = np.nan
df2.iloc[6, 4] = np.nan
df2.iloc[2, 0] = np.nan
df2.iloc[5, 1] = np.nan

# 构建df3
df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 11, size=(7, 5)), columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
df3.iloc[1, 0] = np.nan
df3.iloc[4, 3] = np.nan
df3.iloc[6, 2] = np.nan
df3.iloc[2, 4] = np.nan

这样，我们就构建了三个7行5列的dataframe，数值为-10至10之间的随机整数，并且每个dataframe都有4个数是空值。