如何对 Pandas 中的缺失值求和？

Question

我想对 Pandas Series 对象求和，但得到的奇怪结果似乎不是文档所说的那样。

在 Pandas 0.19.2 中，以下代码：

a = pd.Series({1: 2, 3: 4})
b = pd.Series({3: 5, 4: 6})
print(a + b)

给我，

1    NaN
3    9.0
4    NaN
dtype: float64

但是，documentation 说：

对数据求和时，NA（缺失）值将被视为零

这似乎将它们视为 NaN 而不是零。我期待输出：

1    2.0
3    9.0
4    6.0
dtype: float64

在我的情况下，系列来自value_counts() 的多个列，我想使用sum()，但它为所有列中没有值的所有行提供了 NaN，这是错误的。每行都应该有一个整数。

对我来说另一个谜团是为什么结果有 dtype float：

a.dtype, b.dtype, (a+b).dtype

给予，

(dtype('int64'), dtype('int64'), dtype('float64'))

这让我很惊讶。

编辑：如果我确保 a 和 b 具有相同的行，则生成的 dtype 为 int64。所以改成float显然只是为了允许NaN值，这有点令人震惊。

编辑 2：修复预期输出中的错误。

Answer 1

文档中的声明是指减少总和，即：

>>> a + b
1    NaN
3    9.0
4    NaN
dtype: float64
>>> (a + b).sum()
9.0 # nans treated as zero...

不是向量化的总和。你必须明确地这样做：

>>> (a + b).fillna(0)
1    0.0
3    9.0
4    0.0
dtype: float64

至于升级到float，这是常见的pandas gotcha，你可以阅读here

鉴于您的问题描述，即跨列汇总值计数，您可能想要在添加中添加 fill_value，pd.Series.add 方法可以让您这样做：

>>> a.add(b, fill_value=0)
1    2.0
3    9.0
4    6.0
dtype: float64

请注意，不幸的是，由于NaNs，它仍然会进行类型提升。如果这是一个问题，您可以轻松解决它：

>>> a.add(b, fill_value=0).astype(np.int)
1    2
3    9
4    6
dtype: int64