python - 当将同一 DataFrame 中的一列中的值替换到另一列中时，为什么 merge_first() 会显示此行为？

Question

我是 stackoverflow 的新手。

我注意到pandas combine_first()的这种行为，并且只是想了解原因。 当我有以下数据框时，

df = pd.DataFrame({'A':[6,'',7,''], 'B':[1, 3, 5, 3]})
df['A'].combine_first(df['B'])
Out[1]: 
0    6
1     
2    7
3     
Name: A, dtype: object

而使用 np.nan 而不是 ' ' 来启动则给出了 merge_first() 的预期行为

df = pd.DataFrame({'A':[6,np.nan,7,np.nan], 'B':[1, 3, 5, 3]})
df['A'].combine_first(df['B'])
Out[2]: 
0    6.0
1    3.0
2    7.0
3    3.0
Name: A, dtype: float64

并且还将“”替换为 np.nan，然后应用 merge_first() 似乎也不起作用。

df = pd.DataFrame({'A':[6,'',7,''], 'B':[1, 3, 5, 3]})
df.replace('', np.nan)
df['A'].combine_first(df['B'])
Out[3]: 
0    6
1     
2    7
3     
Name: A, dtype: object

我想在使用替代方法实现此目的之前了解为什么会发生这种情况。

Answer 1

这对于这里的人来说似乎是非常明显的。但感谢您发表评论!

@W-B 指出我在发布的第三个数据框中犯了错误

df = pd.DataFrame({'A':[6,'',7,''], 'B':[1, 3, 5, 3]})
df = df.replace('', np.nan)
df['A'].combine_first(df['B'])

正如 @ALollz 指出的，df['A'] 具有空字符串 ' ' 不是空值。事后看来，这听起来确实很简单。但我之前想不通!

谢谢!