如果需要在y中独有的行不被标记为缺失值,也保留该怎么办
时间: 2024-03-03 12:47:01 浏览: 9
如果需要在合并后的数据框中,保留y中独有的行,同时不将这些行标记为缺失值,可以将all.x参数设置为FALSE,同时将all.y参数设置为TRUE,例如:
```
merged_data1 <- merge(file1, file2, by = "staxids_X", all.x = FALSE, all.y = TRUE)
```
这样,在合并后的数据框中,将包含x中所有的行和y中所有在by列上有相同值的行,但在y中独有的行不被标记为缺失值。需要注意的是,这种情况下,x中独有的行将被删除。
相关问题
如果需要在y中独有的行也被标记为缺失值,也保留该怎么办
如果需要在合并后的数据框中,包括在y中独有的行,同时将这些行也标记为缺失值,可以将all参数设置为TRUE,例如:
```
merged_data1 <- merge(file1, file2, by = "staxids_X", all = TRUE)
```
这样,在合并后的数据框中,将包含x中所有的行和y中所有的行,但在x中没有对应值的行将被标记为缺失值,在y中没有对应值的行也将被标记为缺失值。需要注意的是,当all参数为TRUE时,all.x和all.y参数将被忽略。
我该如何检测pandas中被表示为NaN的缺失值呢?
在 Pandas 中,可以使用 `isna()`、`isnull()` 或 `isnull()` 函数来检测缺失值,它们都可以检测到被表示为 NaN 的缺失值。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
print(df.isna())
```
输出:
```
A B
0 False False
1 False True
2 True False
```
这里输出的结果中,被表示为 NaN 的缺失值被标记为 True。你也可以使用 `isnull()` 或 `isnull()` 函数来得到相同的结果。
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