Понимание лечения NaN

Question

В документации Pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/missing_data.html#sum -prod-of-empties-nans это записано так:

Описательная статистика и вычислительные методы, обсуждаемые в Обзор структуры данных (и перечисленных здесь и здесь) все записываются для учета отсутствующих данных. Например:

При суммировании данных значения NA (пропущенные) будут рассматриваться как ноль.

Если все данные равны NA, результат будет 0.

если это так, то почему, например, я получаю следующий результат?

1015

В соответствии с документацией я бы подумал (и надеялся), что он выдаст:

0 3
1 2

Я понимаю, что могу использовать s1.fillna (0) и s2.fillna (0) для достижения последнего результата, но чего мне не хватает в документации Pandas о способах лечения NaN?

Answer 1

Давайте сделаем add

s1.add(s2,fill_value=0)
0    3.0
1    2.0
dtype: float64