默认情况下，pandas中dataframe和series的数学操作会将series的索引和dataframe列进行匹配还是行进行匹配

默认情况下，pandas中DataFrame和Series的数学操作会将Series的索引和DataFrame的列进行匹配。如果一个Series的索引在DataFrame的列中找不到，则会产生NaN值。如果你想按行进行匹配，你可以使用DataFrame的apply方法，将Series作为参数传递给函数。例如，如果你有一个DataFrame df和一个Series s，你可以使用以下代码将s加到df的每一行：

df.apply(lambda row: row + s, axis=1)

这将把s加到df的每一行，而不是将s加到df的每一列。

相关问题

pandas中的dataframe和series

pandas中的dataframe是一个二维的表格数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储不同类型的数据，每列可以有不同的数据类型。它由多个series组成，每个series代表一列数据。

而series是pandas中的一维数组，可以存储同一种数据类型的数据，每个元素都有一个索引，可以通过索引来访问元素。series可以看作是dataframe的一列数据。

pandas dataframe 转 series

Pandas是一种数据分析工具，可以处理大量的数据，其中DataFrame和Series是两个非常重要的数据结构。DataFrame是由行和列组成的二维数组，常常用于存储表格型数据，而Series则是由一维数组和一组与之相关的标签组成的数据结构，常用于存储时间序列数据。

在Pandas中，可以通过DataFrame的某一列或某一行创建Series，具体可以使用loc或iloc方法。loc方法是通过行标签或列标签进行索引，而iloc方法则是通过行数或列数进行索引的。通过这两种方法取出的一维数列都是Series类型的数据。

下面以例子简单说明一下如何将DataFrame转化为Series：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
s = df.loc[:, 'A'] # 通过loc方法取出A列，s是一个Series类型数据
print(s)

运行结果：

0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64

通过以上代码可以看到，只需要使用loc方法取出DataFrame中某一列，就可以简单地将其转换为Series类型数据。同理，如果需要将DataFrame中某一行转化为Series，也可以通过loc或iloc方法来实现。

需要注意的是，DataFrame和Series有不同的用处和处理方法，因此在数据分析中需要根据具体的需求进行选择和转换。