这些天我正在学习大熊猫。在数据帧上使用fill_value时，我对add()参数有一个基本的问题。
想象一下，我有以下数据：
dframe1：
A B
NYC 0 1
LA 2 3
dframe2：
A D C
NYC 0 1 2
SF 3 4 5
LA 6 7 8
执行dframe1.add(dframe2,fill_value=0)会产生：
A B C D
LA 8.0 3.0 8.0 7.0
NYC 0.0 1.0 2.0 1.0
SF 3.0 NaN 5.0 4.0
为什么我会为NaN列获取B，索引为SF？
我希望fill_value确保NaN没有结果 - 在这种情况下 - 假设列D，C和索引SF存在0的值dframe1。
答案 0 :(得分：1)
根据http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.add.html
可能是这样的情况：
使用此值填充缺失（NaN）值。 如果缺少两个DataFrame位置，结果将会丢失。
我打赌你已经知道了大熊猫的fillna：
df.fillna('', inplace=True)