pandas combine_first函数处理两个数据集重叠和缺失

combine_first是pandas中的一个函数，它可以将两个DataFrame对象按照索引进行合并，用一个对象中的非空值填充另一个对象中的空值。这个函数非常适合处理两个数据集有部分重叠和缺失的情况，可以实现数据的补全和更新。

本文将介绍combine_first函数的语法，以及一些案例应用的演示。

语法介绍

combine_first函数的语法如下：

DataFrame.combine_first(other)

其中，other是另一个DataFrame对象，用于和调用函数的对象进行合并。函数的返回值是一个新的DataFrame对象，它的行索引和列索引是两个对象的并集，它的值是按照以下规则确定的：

如果调用函数的对象中的值非空，则保留该值；

如果调用函数的对象中的值为空，而other对象中的值非空，则取other对象中的值；

如果两个对象中的值都为空，则保留调用函数的对象中的空值。

案例应用演示

下面我们用一些例子来演示combine_first函数的用法和效果。

 例1：两个对象形状相同，有部分重叠和缺失

我们有两个DataFrame对象，df1和df2，它们的形状相同，但是有部分数据重叠和缺失，如下所示：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df1 = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
>>> df1
     A    B
0  1.0  4.0
1  NaN  5.0
2  3.0  NaN
>>> df2 = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 6, 7]})
>>> df2
     A    B
0  NaN  NaN
1  2.0  6.0
2  NaN  7.0

我们可以用combine_first函数将它们合并，用df2中的非空值填充df1中的空值，得到如下结果：

• 可以看到，合并后的对象保留了df1中的非空值，用df2中的非空值填充了df1中的空值，实现了数据的补全和更新。

 例2：两个对象形状不同，有部分重叠和缺失

我们有两个DataFrame对象，df3和df4，它们的形状不同，但是有部分数据重叠和缺失，如下所示：

>>> df3 = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]}, index=[0, 1, 2])
>>> df3
     A    B
0  1.0  4.0
1  NaN  5.0
2  3.0  NaN
>>> df4 = pd.DataFrame({'B': [np.nan, 6, 7], 'C': [8, 9, 10]}, index=[1, 2, 3])
>>> df4
     B   C
1  NaN   8
2  6.0   9
3  7.0  10

可以用combine_first函数将它们合并，用df4中的非空值填充df3中的空值，得到如下结果：

可以看到，合并后的对象的行索引和列索引是两个对象的并集，它的值是按照相同的规则确定的，即优先取非空值进行合并。

以上就是pandas combine_first函数的语法及应用案例的详细内容，更多关于pandas combine_first函数的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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