Сложение с заполнением дыр в Pandas

Две таблицы с разными метками строк можно сложить через метод add: он складывает ячейки с одинаковыми метками. Если данные есть только с одной стороны, в сумме обычно получается пропуск, но перед сложением «дыру» можно считать нулём - в коде для этого передают число.

Сравним обычное сложение знаком + и метод add с заменой пропуска на ноль на одних и тех же таблицах:

import pandas as pd

east = pd.DataFrame(
	{'sold': [100, 120]},
	index=['Jan', 'Feb'],
)
west = pd.DataFrame(
	{'sold': [80, 90, 70]},
	index=['Feb', 'Mar', 'Apr'],
)
print(east + west) # выведет       sold
                   #       Apr    NaN
                   #       Feb  200.0
                   #       Jan    NaN
                   #       Mar    NaN

Совпала только метка Feb, остальные строки дали пропуск. Тот же приём через метод add, если отсутствующую сторону трактовать как ноль:

import pandas as pd

east = pd.DataFrame(
	{'sold': [100, 120]},
	index=['Jan', 'Feb'],
)
west = pd.DataFrame(
	{'sold': [80, 90, 70]},
	index=['Feb', 'Mar', 'Apr'],
)
print(east.add(west, fill_value=0))
# выведет       sold
#         Apr   70.0
#         Feb  200.0
#         Jan  100.0
#         Mar   90.0

Создайте две таблицы с столбцом pay: у первой метки Jan, Feb, у второй Feb, Mar. Выведите их сумму так, чтобы там, где не хватало одной таблицы, считалось ноль.

Есть ряды баллов с метками A, B и B, C, D. Сложите их по меткам с нулём на пустых местах и выведите результат.

Соберите таблицы расхода по месяцам Apr, May и May, Jun, Jul. Сначала сложите таблицы как обычно и выведите результат, затем получите сумму, где нет данных только с одной стороны, это ноль, и выведите её.