df1.combine(df2,lambda x,y:x if x.mean()>y.mean() else y,fill_value=-1) 1. 3)combine_first方法 这个方法作用是用df2填补df1的缺失值,功能比较简单,但很多时候会比combine更常用,下面举两个例子: df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]
df_combine_1 = df.loc[:1,['Gender','Height']].copy()df_combine_2 = df.loc[10:11,['Gender','Height']].copy()df_combine_1.combine(df_combine_2,lambda x,y:print(x)) 1. 因为lambda函数是输出x和y,没有返回值所以都为NaN。 df1 = pd.DataFrame({'A': [5, 0], 'B': [2, 4...
combine_first 为数据打补丁 二、join join 是基于索引的横向拼接,如果索引一致,直接横向拼接。 如果索引不一致,则会用 Nan 值填充。 # 索引一致 import pandas as pd x = pd.DataFrame({'A':['x1','x2','x3'], 'B':['y1','y2','y3']}, index=[0,1,2]) y = pd.DataFrame({'C':['z...
concat默认在axis=0上工作(沿着负y轴的方向),当设置axis=1时(沿着x轴的方向),它同时也可以实现列之间的连接,产生一个DataFrame。 最后一个实例方法combine_first,它实现既不是行之间的连接,也不是列之间的连接,它在为数据“打补丁”:用参数对象中的数据为调用者对象的缺失数据“打补丁”。例: a= Series([np...
pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值。 2. 数据风格的DataFrame合并操作 代码语言:javascript ...
# 手动指定列名进行填充 df1['B'] = df1['B'].combine_first(df2['B']) 通过上述方法,你可以灵活地根据另一个DataFrame的值来填充Pandas中的列,同时解决可能遇到的索引或列名不一致的问题。 相关搜索: Python Pandas DataFrame填充缺失的值 Pandas DataFrame填充列中缺少的值 ...
...: [np.nan, 7., np.nan]]) ...: In [132]: df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]], ...: index=[1, 2]) ...: In [133]: result = df1.combine_first(df2) 或者使用update: In [134]: df1.update(df2)...
方案3:DataFrame的combine_first方法 对于DataFrame,combine_first自然也会在列上做同样的事情,因此可以将其看做:用参数对象中的数据为调用者对象的缺失数据“打补丁”: In [114]: df1=DataFrame({'a':[1,np.nan,5,np.nan],'b':[np.nan,2,np.nan,6], 'c':range(2,18,4)}) In [115]: df2=Dat...
combine_first(other) 上述方法中只有一个参数other,该参数用于接收填充缺失值的DataFrame对象。 假设现在有left表与right表,其中left表中存在3个缺失的数据,而right表中的数据是完整的,并且right表与left表有相同的索引名,此时我们可以使用right表中的数据来填充left表的缺失数据,得到一个新的result表 ...
combine_first(other) 将null元素更新为other中相同位置的值。 compare(other[, align_axis, keep_shape, ...]) 与另一个DataFrame进行比较并显示差异。 convert_dtypes([infer_objects, ...]) 使用支持pd.NA的dtypes将列转换为最佳可能的dtypes。 copy([deep]) 复制此对象的索引和数据。 corr([method, min...