pandas数据帧之间的计算返回NaN

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和函数，方便用户进行数据操作和分析。其中，数据帧（DataFrame）是pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的二维表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

当进行数据帧之间的计算时，如果两个数据帧的索引或列不完全匹配，计算结果将返回NaN（Not a Number）。NaN表示缺失值或无效值，用于表示在计算过程中无法得到有效结果的情况。

例如，假设有两个数据帧df1和df2，它们的索引或列不完全匹配，进行计算时会返回NaN。具体而言，有以下几种情况：

1. 索引不匹配：如果df1和df2的索引不完全一致，计算时会返回NaN。可以使用pandas的对齐操作（align）或重新索引（reindex）来解决索引不匹配的问题。
2. 列不匹配：如果df1和df2的列不完全一致，计算时会返回NaN。可以使用pandas的join或merge操作来合并两个数据帧，使它们的列完全匹配。
3. 缺失值：如果df1和df2中存在缺失值，进行计算时会返回NaN。可以使用pandas的fillna函数或dropna函数来处理缺失值，使得计算结果更准确。

总结起来，当进行pandas数据帧之间的计算时，如果索引或列不完全匹配，或存在缺失值，计算结果会返回NaN。为了解决这些问题，可以使用pandas提供的对齐操作、重新索引、合并操作、填充缺失值或删除缺失值等方法来处理数据帧，以获得更准确的计算结果。

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