python - Pandas 中的 Joint_first 和 null 值

Question

df1:

     0    10   nan 3.001 -4.00  nan2   nan 7.00

df2:

      0   1    21 -42.00 nan 8.002  -5.00 nan 4.00

df3 = df1.combine_first(df2)

df3:

      0    1    20   nan 3.00  nan1 -4.00  nan 8.002 -5.00 7.00 4.00

这就是我想要的 df3:

      0    1    20   nan 3.00  nan1 -4.00  nan 8.002   nan 7.00 4.00

(差异在于df3.ix[2:2,0:0])

也就是说，如果 df1 和 df2 中任何单元格的列和索引相同，我希望以 df1 的值为准，即使该值为 nan。 combine_first 会执行此操作，除非 df1 中的值为 nan。

Answer 1

这是一种有点古怪的方法。首先，将 df2 与 df1 对齐，这会创建一个以 df1/df2 的并集索引的帧，其中填充df2 的值。然后赋回 df1 的值。

In [325]: df3, _ = df2.align(df1)

In [327]: df3.loc[df1.index, df1.columns] = df1

In [328]: df3
Out[328]: 
    0   1   2
0 NaN   3 NaN
1  -4 NaN   8
2 NaN   7   4