[python-users] Treffen der Python User Group Köln am 11.3.2020

[Kay]

Hallo zusammen,

Am 09.03.20 um 15:35 schrieb Daniel Steinberger:
> Diesen Mittwoch wird Jörn einen Vortrag zum
> Thema Pandas (https://pandas.pydata.org/) halten.

Es ist ein paar Tage her, aber bevor ich es bis zum nächsten Treffen
vergesse gibt es hier die Lösung des "Phänomens" der "NaN"s bei

df.head() + df.tail()

Der Grund ist, dass nur gleiche Indizes addiert werden und da diese
bei head und tail häufig disjunkt sind, ist das Ergebnis NaN.

Unten ein kleines Beispiel, wo beim ersten die Indizes gleich sind und
beim zweiten verschieden.

Gruß

Kay


In [1]: import pandas as pds

In [2]: dtf_a = pds.DataFrame({"A": [0, 1], "B": [2, 3]}, index=[0, 1])
   ...: dtf_b = pds.DataFrame({"A": [4, 5], "B": [6, 7]}, index=[0, 1])
   ...:
   ...: display(dtf_a)
   ...: display(dtf_b)
   ...: dtf_a + dtf_b
   A  B
0  0  2
1  1  3
   A  B
0  4  6
1  5  7
Out[2]:
   A   B
0  4   8
1  6  10

In [3]: dtf_a = pds.DataFrame({"A": [0, 1], "B": [2, 3]}, index=[0, 1])
   ...: dtf_b = pds.DataFrame({"A": [4, 5], "B": [6, 7]}, index=[2, 3])
   ...:
   ...: display(dtf_a)
   ...: display(dtf_b)
   ...: dtf_a + dtf_b
   A  B
0  0  2
1  1  3
   A  B
2  4  6
3  5  7
Out[3]:
    A   B
0 NaN NaN
1 NaN NaN
2 NaN NaN
3 NaN NaN