关于pandas中两个不同的Series相减的问题
众所周知，pandas中有两种主要的数据结构，一种是DataFrame，一种是Series，DataFrame的行或列其实都是Series，然后一般情况我们不会对两个df或者两个series进行计算，但是事实上pandas是支持两个df或者series的整体运算的，具体算法就是根据对应的行列索引进行计算，比如进行加减乘除，只对行列索引相同的进行计算，剩下的会变成Nan，所以基于这个原理，其实pandas也支持不同长度的Series进行计算，这里有个坑要注意，由于是按索引进行计算，如果索引不同，则计算结果就会
众所周知，pandas中有两种主要的数据结构，一种是dataframe，一种是series，dataframe的行或列其实都是series，然后一般情况我们不会对两个df或者两个series进行计算，但是事实上pandas是支持两个df或者series的整体运算的，具体算法就是根据对应的行列索引进行计算，比如进行加减乘除，只对行列索引相同的进行计算，剩下的会变成nan，所以基于这个原理，其实pandas也支持不同长度的series进行计算，这里有个坑要注意，由于是按索引进行计算，如果索引不同，则计算结果就会为nan，今天就遇到这个坑，排查了很久，记录一下。
示例代码
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.dataframe({
'a':np.arange(10),
'b':np.arange(10),
'c':np.arange(10),
})
df1 = pd.dataframe({
'a':np.arange(5)
})
df['a'] - df1['a']
结果
0 0.0
1 0.0
2 0.0
3 0.0
4 0.0
5 nan
6 nan
7 nan
8 nan
9 nan
name: a, dtype: float64
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