如果直接用加法，若列名匹配不上，会产生NaN 的缺失值，我们可以在后续后续fillna函数填充。另外一种方法是add函数，它可以直接通过参数选择填充值。减乘除对应sub、mul、div。

DataFrame还有两个常用函数，又特别容易搞混的是，iloc和loc。

它们都是通过索引选取行，iloc是通过所在行的数字为索引，loc是所在行的标签为索引，简单讲，iloc是第几行，atv，loc是标签。当索引没有标签时，loc和iloc等价。两者支持冒号的范围选择。

上文提到的过的ix，则是两者的混合，即可以行号，也可以行索引。

当行和列需要同时选择的时候，用逗号分割，逗号前是想要选择的行，逗号后是想要选择的列。

完整形式是ix[ 行1:行2, 列1:列2 ]，iloc和loc也支持行列同时选择，方法一样。新人接触这几块比较容易混淆。后续联系即可掌握。

大家如果想加深掌握这块，除了敲一遍代码，可以阅读「利用Python进行数据分析」，很经典的入门书（部分内容有点老）。也可以多拿工作中的报表做练习。

到这里，numpy和pandas的基础就讲解的差不多了，更深入的应用，还是用实战解决吧！下一章，将会用大家已经很熟悉的练习数据，以实际操作的方式完成一次数据分析。

互联网数据分析能力的养成，需一份七周的提纲

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