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...
combine 将2个DataFrame按列进行组合 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...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 2.1数据集的合...
df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]}) df1.combine_first(df2) 1. 2. 3. df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [4, None]}) df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1]}, ...
数据合并:由于数据可能是不同的格式,且来自不同的数据源,为了方便之后的处理与加工,需要将不同的数据转换成一个DataFrame。 Numpy中的concatenate()、vstack()、hstack()可对数组进行拼接,可参考学习。 pd.concat()、pd.merge()、join()、combine_first()等函数对Pandas数据对象进行合并。
有时候我们需要使用DF2的数据来填充DF1的数据,这时候可以使用combine_first: In [131]: df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan], ...: [np.nan, 7., np.nan]]) ...: In [132]: df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]], ......
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...
实例方法combine_first()方法:合并重叠数据。 pandas.merge()方法 数据库风格的合并,例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键; 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集。其他方式还有左连接(left),右连接(right)和外连接(outer)。例如将刚刚的合并指定为左连接: ...
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...
当DataFrame对象中出现了缺失数据,而我们希望使用其他DataFrame对象中的数据填充缺失数据,则可以通过combine_first()方法为缺失数据填充。 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...