combine_first怎么合并两个表
时间: 2023-09-08 10:07:44 浏览: 47
在 pandas 中,`combine_first` 方法可以用来合并两个 DataFrame 对象。
假设有两个 DataFrame 对象 df1 和 df2,它们的列名和索引都一致,其中 df1 中可能存在一些缺失值,可以使用 `combine_first` 方法将 df2 中的数据填充到 df1 中的缺失值位置上。具体实现如下:
``` python
import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [None, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [11, None, 13], 'B': [14, 15, None], 'C': [16, 17, 18]})
# 使用 combine_first 方法合并两个 DataFrame 对象
df3 = df1.combine_first(df2)
print(df3)
```
运行结果如下所示:
```
A B C
0 1.0 4.0 16.0
1 2.0 15.0 8.0
2 13.0 6.0 9.0
```
在这个例子中,我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2,它们的列名和索引都一致。然后,我们使用 `combine_first` 方法将 df2 中的数据填充到 df1 中的缺失值位置上,得到了一个新的 DataFrame 对象 df3。在 df3 中,缺失值被填充成了 df2 中的对应值。如果 df1 和 df2 中都存在值,则以 df1 中的值为主。