熊猫系列纵向合并

Posted 2023-03-12

【中文标题】熊猫系列纵向合并

【英文标题】：Vertical Merging of Pandas Series

【发布时间】：2018-01-08 16:53:45

【问题描述】：

我目前有两个共享一个公共列的数据框，如下所示：

df1 = 
    Text    Val
    "This"     1
    "That"     2
    "Is"       3
    "Not"      ''
    "Working"  ''

df2 = 
    Text    Val
    "This"     ''
    "That"     ''
    "Is"       ''
    "Not"      4
    "Working"  5

我想通过以下方式合并两个数据框：

merged_df = 
    Text    Val
    "This"     1
    "That"     2
    "Is"       3
    "Not"      4
    "Working"  5

本质上，两个数据框 df1 和 df2 都共享一个共同的“文本”列。所有的值都是相似的。但是，在 df1 中，没有对应于“Not”和“Working”的行的值，但这些在 df2 中可用。

一种方法如何将这些堆叠在一起以得出merged_df？

与我的实际数据相比，这些示例微不足道，但希望这会有所帮助

【参考方案1】：

您可以使用combine_first 和set_index 来对齐数据并替换为NaNs（如有必要）：

df1['Val'] = df1['Val'].replace("''",np.nan)
df2['Val'] = df2['Val'].replace("''",np.nan)

df = df1.set_index('Text').combine_first(df2.set_index('Text')).reset_index()
print (df)
      Text Val
0     This   1
1     That   2
2       Is   3
3      Not   4
4  Working   5

【讨论】：

谢谢@jezrael！我不知道 pandas 中的 combine_first 方法。

很高兴能帮上忙，美好的一天！