pandas combine_first函数处理两个数据集重叠和缺失
combine_first是pandas中的一个函数，它可以将两个DataFrame对象按照索引进行合并，用一个对象中的非空值填充另一个对象中的空值。这个函数非常适合处理两个数据集有部分重叠和缺失的情况，可以实现数据的补全和更新。
本文将介绍combine_first函数的语法，以及一些案例应用的演示。
语法介绍
combine_first函数的语法如下：
DataFrame.combine_first(other)
其中，other是另一个DataFrame对象，用于和调用函数的对象进行合并。函数的返回值是一个新的DataFrame对象，它的行索引和列索引是两个对象的并集，它的值是按照以下规则确定的：
如果调用函数的对象中的值非空，则保留该值；
如果调用函数的对象中的值为空，而other对象中的值非空，则取other对象中的值；
如果两个对象中的值都为空，则保留调用函数的对象中的空值。
案例应用演示
下面我们用一些例子来演示combine_first函数的用法和效果。
例1：两个对象形状相同，有部分重叠和缺失
我们有两个DataFrame对象，df1和df2，它们的形状相同，但是有部分数据重叠和缺失，如下所示：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df1 = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]})
>>> df1
A B
0 1.0 4.0
1 NaN 5.0
2 3.0 NaN
>>> df2 = pd.DataFrame({'A': [np.nan, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 6, 7]})
>>> df2
A B
0 NaN NaN
1 2.0 6.0
2 NaN 7.0我们可以用combine_first函数将它们合并，用df2中的非空值填充df1中的空值，得到如下结果：
- 可以看到，合并后的对象保留了df1中的非空值，用df2中的非空值填充了df1中的空值，实现了数据的补全和更新。
例2：两个对象形状不同，有部分重叠和缺失
我们有两个DataFrame对象，df3和df4，它们的形状不同，但是有部分数据重叠和缺失，如下所示：
>>> df3 = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]}, index=[0, 1, 2])
>>> df3
A B
0 1.0 4.0
1 NaN 5.0
2 3.0 NaN
>>> df4 = pd.DataFrame({'B': [np.nan, 6, 7], 'C': [8, 9, 10]}, index=[1, 2, 3])
>>> df4
B C
1 NaN 8
2 6.0 9
3 7.0 10可以用combine_first函数将它们合并，用df4中的非空值填充df3中的空值，得到如下结果：
可以看到，合并后的对象的行索引和列索引是两个对象的并集，它的值是按照相同的规则确定的，即优先取非空值进行合并。
以上就是pandas combine_first函数的语法及应用案例的详细内容，更多关于pandas combine_first函数的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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