python - Pandas:合并两个数据框列

Question

考虑两个数据框:

df_a = pd.DataFrame([
        ['a', 1],
        ['b', 2],
        ['c', NaN],
    ], columns=['name', 'value'])

df_b = pd.DataFrame([
        ['a', 1],
        ['b', NaN],
        ['c', 3],
        ['d', 4]
    ], columns=['name', 'value'])

看起来很像

# df_a
  name  value
0   a   1
1   b   2
2   c   NaN

# df_b
  name  value
0   a   1
1   b   NaN
2   c   3
3   d   4

我想合并这两个数据帧，并用另一列中的现有值填充 value 列的 NaN 值。换句话说，我想要退出:

# DESIRED RESULT
  name  value
0   a   1
1   b   2
2   c   3
3   d   4

当然，我可以使用自定义 .map 或 .apply 来完成此操作，但我想要一个使用 merge 等的解决方案，不编写自定义合并函数。如何做到这一点？

Answer 1

我认为你可以使用combine_first :

print (df_b.combine_first(df_a))
  name  value
0    a    1.0
1    b    2.0
2    c    3.0
3    d    4.0

或者fillna :

print (df_b.fillna(df_a))
  name  value
0    a    1.0
1    b    2.0
2    c    3.0
3    d    4.0

解决方案 update并不像 combine_first 那样常见:

df_b.update(df_a)
print (df_b)
  name  value
0    a    1.0
1    b    2.0
2    c    3.0
3    d    4.0