#### 算術運算

　　1. 一個數和DataFrame運算、numpy運算 都應用了廣播機制 如：df+1，df中每個元素都加了1

　　2. DataFrame對象與ndarray對象進行運算，應用了廣播機制 如： df+arr

　　3. Series和DataFrame運算，Series 按照Series的index進行運算，所以Series的index的值要與DataFrame的columns的值一致，如果沒有對齊則補齊NaN，不是廣播。

　　4. DataFrame之間可以運算，行列索引同時對齊，如果有任何一個對不齊則使用NaN填充。

　　代碼演示：

　　**一個數和DataFrame運算**

　　```python

　　df = pd.DataFrame([[1, 2, 3,4], [4, 5, 6,7], [8, 9, 10,11]], index=['row0', 'row1','row2'], columns=['col0', 'col1', 'col2','col3'])

　　df+1

　　```　　

　　**DataFrame對象與ndarray對象運算**

　　```python

　　df = pd.DataFrame([[1, 2, 3,4], [4, 5, 6,7], [8, 9, 10,11]], index=['row0', 'row1','row2'], columns=['col0', 'col1', 'col2','col3'])

　　nd = np.ones(3,dtype=np.int32).reshape(-1,1)

　　df+nd

　　```　　

　　**Series和DataFrame運算**

　　```python

　　s = pd.Series(data=[20,30,40,50],index=['col0', 'col1', 'col2','col4'])

　　df = pd.DataFrame([[1, 2, 3,4], [4, 5, 6,7], [8, 9, 10,11]], index=['row0', 'row1','row2'], columns=['col0', 'col1', 'col2','col3'])

　　df+s

　　```　　

　　**DataFrame之間運算**

　　```

　　df = pd.DataFrame([[1, 2, 3,4], [4, 5, 6,7], [8, 9, 10,11]], index=['row0', 'row1','row2'], columns=['col0', 'col1', 'col2','col3'])

　　df1 = pd.DataFrame([[1,1,1], [2,2,2], [3,3,3]], index=['row0', 'row1','row2'], columns=['col0', 'col1', 'col4'])

　　df+df1

　　```　　

　　上面僅僅是演示了加法的操作，當然也可以減法操作哦!

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