python - df.combine() 如何工作？

Question

df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 0]})
df1.combine(df2, take_smaller, fill_value=-5)

上面的代码产生 result . 4.0从哪里来？

Answer 1

来自 docs 中的示例

take_smaller = lambda s1, s2: s1 if s1.sum() < s2.sum() else s2

这表示如果 df1 中的系列总和小于 df2 中的系列总和，则从 df1 返回系列，否则从 df2 返回。
所以当你这样做时:

df1.combine(df2, take_smaller)

   A    B
0  0  3.0
1  0  0.0

这工作正常。
但是，当您执行 fill_value=-5 ，那么第一个数据帧中第二个系列的总和变小，因为 fill_value先填充 NaN 然后比较。 (-5+4) < (3+0) ，因此 -5 and 4被退回。

fill_value scalar value, default NoneThe value to fill NaNs with prior to passing any column to the merge func.