Pandas —— combine_first( )合并重叠数据

最新推荐文章于 2025-05-25 12:20:27 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-25 12:20:27 发布 · 9k 阅读

11 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #pandas

本文介绍如何使用Pandas的`combine_first()`函数来合并两个数据集，通过a数据填充b的缺失值，反之亦然，实现数据的无缝对接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

先创建两组数据a和b

In [62]: a=pd.Series([np.nan,2.5,np.nan,3.5,4.5,np.nan],index=['f','e','d','c','b','a'])

In [63]: b=pd.Series([1,np.nan,3,4,

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

starter_zheng

关注关注

3
点赞
踩
11

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Pandas中的合并重叠数据—combine_first()方法

KJ.JK

11-23

1万+

在处理数据的过程中，当一个DataFrame对象中出现了缺失数据，而对于这些缺失数据，我们希望可以使用其他DataFrame对象中的数据填充，这时可以通过combine_first()方法填充缺失数据。 combine_first()方法的语法格式如下： &n

Pandas中合并DataFrame重叠数据的combine_first函数使用方法

syntax_api860的博客

09-23

368

在实际应用中，我们可以根据具体的需求调整合并的顺序和选择不同的DataFrame对象进行合并，以达到我们预期的数据合并效果。当多个DataFrame中存在部分或全部重叠的数据时，我们可以使用Pandas库中的combine_first函数来进行合并操作。在数据合并过程中，如果存在重叠的数据，该函数会优先选择非缺失值，从而实现数据的合并与补充。可以看到，合并后的combined_df中包含了df1和df2中的所有数据，并且通过填充缺失值的方式实现了数据的合并与补充。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

pandas----combine_first()

weekyin

05-18

227

【代码】pandas----combine_first()

一周学会Pandas2之Python数据处理与分析-Pandas2数据合并与对比-df.combine_first()：填充合并

最新发布

java1234的博客

05-25

326

一周学会Pandas2之Python数据处理与分析-Pandas2数据合并与对比-df.combine_first()：填充合并

pandas之combine_first() 合并重叠数据(修补)

林中有神君

11-18

5737

数据合并处理中，还有一种数据组合的处理方法，那就是合并重叠数据我也把他叫修补合并重叠数据使用 combine_first() 函数，该函数的语法格式如下。 obj1.combine_first(obj2) 其中，obj1 为函数调用对象的数据集；obj2 为函数参数对象的数据集。该函数的作用是用函数参数对象中的数据为函数调用对象的缺失数据“打补丁”，即填充函数调用对象中的数据缺失值。代码如下： import numpy as np import pandas as pd print("======

pandas combine_first（）函数

weixin_45718167的博客

02-15

1102

.combine_first（）以例子说明 df1 = pd.DataFrame([np.nan, 1, 2, np.nan,3]) df2 = pd.DataFrame([1, 2, 3, np.nan, np.nan]) print(df1) print('————') print(df2) print('————') print(df1.combine_first(df2)) #用d...

合并重叠数据

weixin_34087301的博客

03-06

263

还有一种数据组合问题不能用简单的合并（merge）或连接（concat（concatenation））运算来处理。 Numpy 比如说，你可能有索引全部或部分重叠的两个数据集。给这个例子增加一点启发性，我们使用Numpy的where函数，它用于表达一种矢量化的if-else： Series Series有一个combine_first方法，实现了也是一样的功能，而且...

Pandas中合并DataFrame重叠数据combine_first函数使用方法

DkVhdl的博客

09-22

536

函数的作用是将两个DataFrame的数据进行合并，并以第一个DataFrame为基准进行填充。如果第一个DataFrame中的某个位置有缺失值（NaN），则使用第二个DataFrame中相同位置的非缺失值进行填充。可以看到，在合并结果中，缺失值被第二个DataFrame中的对应位置的非缺失值填充。函数提供了一种便捷的方式来合并两个DataFrame中的重叠数据，并填充缺失值。的函数，用于将两个DataFrame中的数据进行合并，以填充缺失值。函数将合并后的DataFrame中的缺失值填充为0。

Python/Pandas 数据规整/合并数据集Merge/Concat/Join/Combine_first函数

DREAM BIGGER

03-12

2460

目录 1 pandas.merge 1.1 merge函数的语法 1.2 单一键上合并 1.2.1 key名相同 1.2.2 两者key名不同 1.3 多个键上合并 1.4 连接键key之外，合并数据中两者存在重复列名 1.5 索引上的合并 1.5.1 使用单方DataFrame索引 1.5.2 使用双方DataFrame索引 1.6 层次化索引 2Pandas.co...

Pandas_规整数据_组合数据_combine_first

学习笔记

11-21

539

组合数据 combine_first() 是一个实例方法，用一个DataFrame的数据补充到另一个DataFrame，生成一个新的对象。 a.combine_first(b) 用b的数据填补a的缺失值 b.combine_first(a) 用a的数据填补b的缺失值 df1 one two 0 11.0 NaN 1 12.0 22.0 2 NaN 23.0 3 13.0 NaN 4...

python——combine_first()函数

weixin_65621206的博客

02-22

1463

如果调用combine_first()的DataFrame中的某个位置的值是缺失值（NaN），则会尝试从另一个DataFrame中对应位置获取值填充，如果另一个DataFrame中对应位置的值不是缺失值，那么将使用该值填充。在①这个结果中，我们可以看到：dt1中原本是缺失值的位置被dt2中对应位置的值填充了，比如(2, 'A')和(3, 'A')位置。如果调用combine_first()的DataFrame中的某个位置的值不是缺失值，那么不会进行任何操作，保持原来的值不变。

Pandas：连接与修补 concat、combine_first

01-20

文章目录1.连接concat2.连接方式：join，join_axes3.覆盖列名（用的较少，做了解）4.修补 pd.combine_first()课后作业 pandas的pd.concat()函数与np.concatenate()语法类似，当时配置参数更多，功能也更强大： pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=Tru

Pandas知识点-合并操作combine

weixin_43790276的博客

06-24

4064

Pandas知识点-合并操作combine

【Pandas】pandas Series combine_first

weixin_39648905的博客

01-14

707

`pandas.Series.combine_first` 是 Pandas 库中 `Series` 对象的一个方法，用于将两个 Series 进行元素级别的组合操作。它主要用于处理缺失值的情况：如果当前 `Series` 中的某个位置有缺失值（NaN），则使用另一个 `Series` 中对应位置的值进行填充；如果两个 `Series` 中都存在非缺失值，则保留当前 `Series` 中的值。

举例说明pandas中的combine_first的作用

MONSTERSU的博客

01-08

862

1. 创建一个数据表df1 import pandas as pd import numpy as np df1=pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3,2),index=[‘a’,‘b’,‘c’],columns=[‘one’,‘two’] df1) 2.第二个表df2,和df1有两个重复的位置但是数据不同，在图中用红框标注了出来 df2=pd.DataFrame(5+np.arange(4).reshape(2,2),index=[‘a’,‘c’],columns

联合重整数据combine_first

百雨的博客

05-23

1262

因为df3为调用方，所以combine_first返回df4对df3的修补，若相同位置都有值，以df3主调方位置 df3 = pd.DataFrame({'字母':list('abcd'),'数字':[np.nan,3,np.nan,5]}) df4 = pd.DataFrame({'字母':list('af d'),'数字':[0,1,np.nan,3]}) print(df3) print...

pandas24 combine_first组合数据（补齐缺失值）（ tcy）

tcy-阿春

12-31

881

============================================================ 1.函数 df.combine_first(other)#组合两个df，调用非空值。 # 结果索引列将是相应索引和列的并集；df的值优先参数other : DataFrame 返回：合并 DataFrame ================================...

pandas数据合并

qq_42052864的博客

08-13

848

数据合并 pd.merge() .join() from __future__ import division import numpy as np import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 from panda...

Pandas的数据合并

2301_81125272的博客

05-29

2944

使用concat()函数时，在默认情况下，即axis=0时，concat做列对齐，将不同行索引的两张或多张表纵向合并。在两张表的列名并不完全相同的情况下，可以使用join参数：取值为inner时，返回的仅仅是列名的交集所代表的列；取值为outer时，返回的是两列名的并集代表的列。当axis=1时，concat做行对齐，然后将不同列名称的两张或多张表合并。在外连接的情况下，则显示索引的并集部分数据，不足的地方使用空值填补。left中的第四行（‘K2’, ‘K1’, ‘A3’, ‘B3’）和。