将 Pandas DataFrames 与规则合并答案

【问题标题】：Merging Pandas DataFrames with a rule将 Pandas DataFrames 与规则合并
【发布时间】：2019-08-06 10:13:47
【问题描述】：

我正在尝试合并两个具有公共行和列索引的 DataFrame，但是，我希望两个 DataFrame 中都存在具有相似行和列索引的条目。

有没有办法制定规则以保留 df1 中的条目（如果它们存在但如果没有值则使用 df2 中的值）？

所以 df3 = 对 df1,df21 的一些操作

例子：

  df1 = [[[a],[b],[c]],
         [[ ],[e],[ ]],
         [[g],[h],[i]]]

  df2 = [[[ ],[ ],[ ]],
         [[d],[x],[f]],
         [[y],[z],[z]]]

  df3 = [[[a],[b],[c]],
         [[d],[e],[f]],
         [[g],[h],[i]]]

【问题讨论】：

请给出输入和预期输出的正确示例。
df3 = df1.combine_first(df2) ?
@ChrisA 谢谢这正是我想要的！

标签： pandas dataframe join merge concatenation

【解决方案1】：

我认为您正在寻找熊猫 df.fillna()::

d1 = [['a','b','c'],[None,'e',None],['g','h','i']] 
d2 = [[None,None,None],['d','x','f'],['y','z','z']]
df1,df2 = pd.DataFrame(d1),pd.DataFrame(d2)

df1.fillna(df2)


   0  1  2
0  a  b  c
1  d  e  f
2  g  h  i

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以这样用：

df1[df1.isnull()] = df2.values

【讨论】：