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

最新推荐文章于 2025-03-03 07:33:22 发布
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本文介绍了Pandas库中的combine_first函数，用于合并部分或全部重叠的数据。该函数基于索引对齐，优先选择非缺失值，适用于数据分析和清洗过程中的数据合并。通过实例演示了如何使用该函数合并多个DataFrame对象，并展示了其链式调用特性。

在处理数据分析和清洗过程中，经常会遇到合并不同数据源的情况。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。本文将详细介绍该函数的使用方法，并提供相应的源代码示例。

combine_first函数是一种基于索引对齐的数据合并方式，它主要用于填充缺失值。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。

下面我们来看一个简单的示例，假设我们有两个DataFrame对象df1和df2，它们包含了部分相同的数据列。

import pandas as pd

data1 = {
   
   'A': [1, 2,
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Pandas中合并DataFrame重叠数据combine_first函数使用方法
DkVhdl的博客
09-22 606
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。
【Pandas数据处理100例】（三十八）：Pandas中合并DataFrame重叠数据combine_first()函数使用方法
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11-29 591
该函数可以使用另外一个DataFrame来填补相同形状DataFrame中的空值other：需要使用缝补的DataFrame。
Pandas-D5合并
weixin_50888378的博客
12-02 951
目录一、append与assign1.append方法2.assign方法二、combine与updata1.combine方法2.updata方法三、contact方法四、merge与join1.merge函数 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() 一、append与assign 1.append方法 a)利用序列添加行（必须制定name） df_append = df.lo
python——combine_first()函数
weixin_65621206的博客
02-22 1544
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。
用一个DataFrame填充另一个DataFrame的缺失值存在缺失值，的位置被填充，不存在缺失值的位置不被填充：combine_first()函数
liujingwei8610的专栏
12-15 560
欢迎大家转发，一起传播知识和正能量，帮助到更多人。期待大家提出宝贵改进建议，互相交流，收获更大。print("【执行】myDF1.combine_first(myDF2)")期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：dqf。存在缺失值的位置被填充，不存在缺失值的位置不被填充。D选项：执行语句将myDF1中的缺失值进行填补。C选项：执行结果中缺失值分别被b、c填充。print("【显示】myDF1")print("【显示】myDF2")A选项：myDF1中有两个缺失值。B选项：myDF2中没有缺失值。
另类的Pandas数据合并，combine函数
Python数据之道
11-19 316
详细内容：图文10-数据合并操作-------- End --------图解Pandas图文00-内容框架介绍图文01-数据结构介绍图文02-创建数据对象图文03-操作Excel文件图文04-常见的数据访问图文05-常见的数据运算图文06-常见的数学计算图文07-常见的数据统计图文08-常见的数据筛选图文09-常见的缺失值处理图文10-数据合并操作...
Pandas中的合并重叠数据—combine_first()方法
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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
Python/Pandas 数据规整/合并数据集Merge/Concat/Join/Combine_first函数
DREAM BIGGER
03-12 2487
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 combine_first（）函数
weixin_45718167的博客
02-15 1129
.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...
Pandas知识点-合并操作combine
weixin_43790276的博客
06-24 4226
Pandas知识点-合并操作combine
【第5章Pandas实战案例与解析 整理数据】5.305 精通Pandas：使用combine_first()合并DataFrame
最新发布
03-03 729
在数据处理过程中，经常需要将多个DataFrame进行合并，并且希望在合并时保留某些特定的数据。Pandas库中的函数提供了一种灵活的方法来实现这一操作。本文将详细介绍如何使用函数合并DataFrame，并通过多个示例展示其应用。DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，用于存储和操作表格数据。它由行和列组成，类似于电子表格或SQL表。每个列可以包含不同类型的值（例如整数、浮点数、字符串等），并且每个列都有一个名称。
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weixin_42098295的博客
06-17 1112
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合并重叠数据&combine_first
weimingchao的博客
04-26 325
import numpy as np import pandas as pd 参考文档: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.combine_first.html 合并重叠数据练习 df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(4,3)) df1 0 1 2
pandas之combine_first() 合并重叠数据(修补)
林中有神君
11-18 5791
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 之 combine 详解，如果 df 不存在、other 中存在，会如何处理
jieru_liu的博客
04-02 1366
语法： df.combine(other: 'DataFrame', func, fill_value=None, overwrite=True) 举例： df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [4, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1], }, index=[1, 2]) df1 Out[7...
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越看越喜欢啊
07-19 4125
import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame # arrange上的Concatenate arr1 = np.arange(9).reshape(3,3) arr1 Out[6]: array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]...
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12-05 3147
# Combine,后一个对象补齐前一个对象 # Series s1 = Series([2,np.nan,4,np.nan], index=['A','B','C','D']) s1 Out[29]: A 2.0 B NaN C 4.0 D NaN dtype: float64 s2 = Series([1,2,3,4], index=['A','B','C','D...
2018.03.27 pandas concat 和 combin_first使用
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03-27 196
# 连接和修补concat、combine_first 沿轴的堆叠连接 # 连接concatimport pandas as pdimport numpy as np s1 = pd.Series([1,2,3]) s2 = pd.Series([2,3,4]) s3 = pd.Series([1,2,3],index=['a','c','h']) s4 = pd.Seri...
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