pandas 还有一个重要的功能，就是他可以对不同索引的对象进行算数运算。对象相加， 如果存在不同的索引对，则结果的索引就是该索引对的并集。 先来个例子 Series 生成值 DataFrame ...

是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行、索引对齐 示例代码： 运行结果： 2. Series的对齐运算 示例代码 ...

列名用了中文的缘故，设置pandas的参数即可，代码如下： ...

算术运算和数据对齐 对于series而言，对于index相同的值，会自动对齐相加，对于未重叠的部分，会将他们展示并用NAN值填充（类似于数据库当中的外连接所不同的是用NAN值填充了） 对于dataframe而言结果也是一致的，只是它的对齐对象需要是index和column都相同 ...

许多计算机系统对数据类型的合法地址做了一些限制，要求某种数据类型对象的地址必须是某个值K（2,4,8）的倍数，这种堆积限制简化形成了处理器和存储器系统之间接口的硬件设计，总之就是为了方便高效的读取数据，于是就有了数据对齐。 Sizeof(S1)的值为24，而不是10，其原因 ...

本文是针对2005年的一篇关于数据对齐的技术文章《Data alignment: Straighten up and fly right》的学习笔记。以下内容中理论部分来自对文章的翻译，实验部分是在魅族16x（高通骁龙sdm710）上跑的测试结果。 理论 内存访问粒度 我们通常简单地认为内存 ...

Author：bakari Date：2012.8.26 数据对齐实际上是内存字节的对齐，今天偶然翻开自己以前做的笔记，发现做了好多的题，但现在对于我来说觉得很陌生。上网查了一下数据对齐的原因和方式，现在把它整理出来以备之后的学习复习巩固。 转载请注出处：http ...

编写可移植代码而值得考虑的最后一个问题是如何存取不对齐的数据 -- 例如, 如何读取 一个存储于一个不是 4 字节倍数的地址的 4 字节值. i386 用户常常存取不对齐数据项, 但是不是所有的体系允许这个. 很多现代的体系产生一个异常, 每次程序试图不对齐数据 传送时; 数据传输由异常处理 ...