DataFrame.radd(self, other, axis='columns', level=None, fill_value=None) [source]
获取dataframe和其他元素的加法（二进制运算符radd）。
与other + dataframe等效，但支持用fill_value替换输入之一中的丢失数据。对于反向版本，add。
在灵活的包装器(add，sub，mul，div，mod，pow)中使用算术运算符：+，-，*，/，//，％，**。
参数： | other： 任何单个或多个元素的数据结构，或类似列表的对象。 axis：{ 是按索引( 还是按列( 对于 level： 在一个级别上广播， 在传递的MultiIndex级别上匹配索引值。 fill_value： 在计算之前， 请使用此值填充现有的缺失（ 以及成功完成 如果两个对应的 则结果将丢失。 |
返回值： | DataFrame 算术运算的结果。 |
notes
不匹配的索引将合并在一起。
例子
1）标量加法（与 + 效果相同）
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B']) # 直接加法 print(10 + df) # 等价的反向加法 print(df.radd(10))
2）带缺失值的反向加法，使用 fill_value
import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, np.nan]], columns=['A', 'B']) df2 = pd.DataFrame([[4, 5], [6, 7]], columns=['A', 'B']) # 默认情况下，NaN 结果仍是 NaN print(df1.radd(df2)) # 使用 fill_value 替换 NaN 为 0 print(df1.radd(df2, fill_value=0))