假设我有以下两个DataFrames
:
X Y Z
1 0.0 0.0 0.0
2 1.0 2.0 3.0
3 4.0 2.0 0.0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN
和
X.2 Y.2 Z.2
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 9.0 3.0 6.0
7 7.0 4.0 3.0
8 3.0 6.0 8.0
我想用第二个的值填充第一个 DataFrame
中缺失的数据。结果应如下所示:
X Y Z
1 0.0 0.0 0.0
2 1.0 2.0 3.0
3 4.0 2.0 0.0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 9.0 3.0 6.0
7 7.0 4.0 3.0
8 3.0 6.0 8.0
如果可能的话,我想避免创建一个新的 DataFrame
,而是填充第一个 DataFrame
。
我该怎么做?
最佳答案
您可以简单地继续 update
,它根据 df2
的值填充第一个数据帧 df1
:
df2.columns = df1.columns
df1.update(df2)
In [118]: df1
Out[118]:
X Y Z
1 0 0 0
2 1 2 3
3 4 2 0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 9 3 6
7 7 4 3
8 3 6 8
关于python - Pandas :合并两个忽略 NaN 的数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32868351/