Pandas DataFrame Combine First | 数据分析技巧

介绍

在本实验中，我们将学习如何在 Pandas DataFrame 中使用 combine_first() 方法。该方法允许我们通过用一个 DataFrame 中的非空值填充另一个 DataFrame 中的空值来合并两个 DataFrame 对象。当我们在一个 DataFrame 中有缺失数据，并希望用另一个 DataFrame 中的数据来填充时，这个方法会非常有用。

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如果你在学习过程中遇到问题，随时可以向 Labby 寻求帮助。请在实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

导入必要的库

import pandas as pd

创建两个包含缺失值的 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})

使用 `combine_first()` 方法合并 DataFrame

combined_df = df1.combine_first(df2)

打印合并后的 DataFrame

print(combined_df)

向其中一个 DataFrame 添加新行

df2.loc[2] = [2, 2]

再次合并 DataFrame

combined_df = df1.combine_first(df2)

再次打印合并后的 DataFrame

print(combined_df)

合并包含 None 值的 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [None, 1], 'B': [None, 3]})
combined_df = df1.combine_first(df2)
print(combined_df)

合并具有不同索引的 DataFrame

df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [4, None]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1]}, index=[1, 2])
combined_df = df1.combine_first(df2)
print(combined_df)

总结

在本实验中，我们学习了如何在 Pandas DataFrame 中使用 combine_first() 方法。我们了解到，该方法允许我们用一个 DataFrame 中的非空值填充另一个 DataFrame 中的空值。我们还看到了它如何处理两个 DataFrame 中都存在空值的情况，以及当 DataFrame 具有不同索引时的情况。combine_first() 方法是合并和填充 DataFrame 中缺失数据的有用工具。