python - 合并 pandas dataframe(concat 或 append)时，我可以设置默认值吗？

Question

从上一个问题开始: Pandas merge two dataframes with different columns

如果我连接两个数据框(A 和 B)，它们有一些相同的列，但也有两个都不存在的列，在生成的数据框中，列的条目对 A 和 B 都不常见值为 NaN。有没有办法让这些条目有另一个默认值？

我不想在连接操作后简单地替换 NaN，因为我想保留的原始数据帧中可能有 NaN 值。

这是两个示例数据框:

hello world 如何额外
1 2 3 克
5 -666 11 小时
13 南我
23 7 29 j

另外你如何
1.1 31
b -666 37
1.3 41
d NaN 43
-666 1.7 -666

例如，如果在不相交的列中使用的默认值是“W4L”而不是 NaN，则所需的结果将是:

hello world 你好吗
1 2 3 克 W4L
5 -666 11 小时 W4L
13 南我 W4L
23 7 29 j W4L
W4L W4L 31 1.1
W4L W4L 37 乙 -666
W4L W4L 41 摄​​氏度 1.3
W4L W4L 43 d NaN
W4L W4L -666 -666 1.7

Answer 1

一个可能的解决方案是在连接两个数据帧之前“符合”索引，并且在该步骤中可以定义一个 fill_value:

common_columns = df1.columns.union(df2.columns)

df1 = df1.reindex(columns=common_columns, fill_value='W4L')
df2 = df2.reindex(columns=common_columns, fill_value='W4L')

pd.concat([df1, df2])

使用您的示例数据:

In [32]: common_columns = df1.columns.union(df2.columns)

In [34]: df1 = df1.reindex(columns=common_columns, fill_value='4WL')

In [35]: df1
Out[35]:
  extra  hello  how world  you
0     g      1    3     2  W4L
1     h      5   11  -666  W4L
2     i     13  NaN        W4L
3     j     23   29     7  W4L

In [36]: df2 = df2.reindex(columns=common_columns, fill_value='W4L')

In [37]: pd.concat([df1, df2])
Out[37]:
  extra hello  how world  you
0     g     1    3     2  W4L
1     h     5   11  -666  W4L
2     i    13  NaN        W4L
3     j    23   29     7  W4L
0         W4L   31   W4L  1.1
1     b   W4L   37   W4L -666
2     c   W4L   41   W4L  1.3
3     d   W4L   43   W4L  NaN
4  -666   W4L -666   W4L  1.7

您可以看到原始的 NaN 被保留了下来。