我有
a, b, c
u, 111, 112, 113
v, 121, 122, 123
x, 131, 132, 133
和
b, c, d
x, 211, 212, 213
y, 221, 222, 223
z, 231, 232, 233
我想到达:
a, b, c, d
u, 111, 112, 113, NaN
v, 121, 122, 123, NaN
x, 131, 343, 345, 213
y, NaN, 221, 222, 223
z, NaN, 231, 232, 233
这里添加了公共(public)数据。如果它们不常见，则保留数据。如果数据不存在于任一 DF 上，则添加 NaN。
这就像 2 个 DataFrame 的“外部”添加。
最佳答案
您可以使用df.add在轴 1 上使用 fill_value 参数。
# df
# a b c
# u 111 112 113
# v 121 122 123
# x 131 132 133
#df1
# b c d
# x 211 212 213
# y 221 222 223
# z 231 232 233
df.add(df1, axis=1, fill_value=0)
a b c d
u 111.0 112.0 113.0 NaN
v 121.0 122.0 123.0 NaN
x 131.0 343.0 345.0 213.0
y NaN 221.0 222.0 223.0
z NaN 231.0 232.0 233.0
关于python - 如何使用新的索引和列更新 Pandas DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67145500/