如何在乘法熊猫数据帧中将 NaN 或非对齐值视为 1 或 0答案

【问题标题】：How to treat NaN or non aligned values as 1s or 0s in multiplying pandas DataFrames如何在乘法熊猫数据帧中将 NaN 或非对齐值视为 1 或 0
【发布时间】：2018-01-13 23:54:20
【问题描述】：

我想将未对齐或缺失的（NaN、Inf、-Inf）值视为 1 或 0。

df1 = pd.DataFrame({"x":[1, 2, 3, 4, 5], 
    "y":[3, 4, 5, 6, 7]}, 
    index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

df2 = pd.DataFrame({"y":[1, NaN, 3, 4, 5], 
    "z":[3, 4, 5, 6, 7]}, 
    index=['b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

上面的代码结果如下

df1 * df2
    x     y   z
a NaN   NaN NaN
b NaN   4.0 NaN
c NaN   NaN NaN
d NaN  18.0 NaN
e NaN  28.0 NaN
f NaN   NaN NaN

我想忽略 NaN，并将未对齐的值视为左侧或右侧 DF 或两者中的 1。

例如

案例 1：用 1 替换 df1 中缺失或未对齐的值

df1 * df2
    x     y   z
a   1     3 NaN
b   2   4.0 NaN
c   3     5 NaN
d   4  18.0 NaN
e   5  28.0 NaN
f NaN   NaN NaN

案例 2：用 1 替换 df2 中缺失或未对齐的值

df1 * df2
    x     y   z
a NaN   NaN NaN
b NaN   4.0   3
c NaN   NaN   4
d NaN  18.0   5
e NaN  28.0   6
f NaN     5   7

案例 3：如果另一个 DF 中有值，则将任何缺失或未对齐的值替换为 1。

df1 * df2
    x     y   z
a   1     3 NaN
b   2   4.0   3
c   3     5   4
d   4  18.0   5
e   5  28.0   6
f NaN     5   7

在 addison 的情况下，我想将缺失或未对齐的值视为 0。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe indexing missing-data

【解决方案1】：

我认为您需要DataFrame.mul 和fillna 或combine_first 解决方案1 和2：

print (df1.mul(df2).fillna(df1))
     x     y   z
a  1.0   3.0 NaN
b  2.0   4.0 NaN
c  3.0   5.0 NaN
d  4.0  18.0 NaN
e  5.0  28.0 NaN
f  NaN   NaN NaN

print (df1.mul(df2).combine_first(df1))
     x     y   z
a  1.0   3.0 NaN
b  2.0   4.0 NaN
c  3.0   5.0 NaN
d  4.0  18.0 NaN
e  5.0  28.0 NaN
f  NaN   NaN NaN

print (df1.mul(df2).fillna(df2))
    x     y    z
a NaN   NaN  NaN
b NaN   4.0  3.0
c NaN   NaN  4.0
d NaN  18.0  5.0
e NaN  28.0  6.0
f NaN   5.0  7.0

print (df1.mul(df2).combine_first(df2))
    x     y    z
a NaN   NaN  NaN
b NaN   4.0  3.0
c NaN   NaN  4.0
d NaN  18.0  5.0
e NaN  28.0  6.0
f NaN   5.0  7.0

在DataFrame.mul 中使用fill_value=1 解决3 输出：

print (df1.mul(df2, fill_value=1))
     x     y    z
a  1.0   3.0  NaN
b  2.0   4.0  3.0
c  3.0   5.0  4.0
d  4.0  18.0  5.0
e  5.0  28.0  6.0
f  NaN   5.0  7.0

【讨论】：

这两个哪个更快？ fillna 或 combine_first?
难题，我相信 combine_first。有时可以交换，但有时不能。

【解决方案2】：

案例 1 用 1 替换 df1 中缺失或未对齐的值

>>> df1.reindex(index=df1.index.union(df2.index), 
                columns=df1.columns.union(df2.columns)).fillna(1)
   x  y  z
a  1  3  1
b  2  4  1
c  3  5  1
d  4  6  1
e  5  7  1
f  1  1  1

如果需要，在上面的 sn-p 后面加上 .mul(df2)。

案例 2 将 df2 中缺失或未对齐的值替换为 1

>>> df2.reindex(index=df2.index.union(df1.index), 
                columns=df2.columns.union(df1.columns)).fillna(1)
   x  y  z
a  1  1  1
b  1  1  3
c  1  1  4
d  1  3  5
e  1  4  6
f  1  5  7

如果需要，在上面的 sn-p 后面加上 .mul(df1)。

案例 3 如果另一个 DF 中有值，则将任何缺失或未对齐的值替换为 1。

>>> df1.mul(df2).combine_first(df1).combine_first(df2)
    x   y   z
a   1   3 NaN
b   2   4   3
c   3   5   4
d   4  18   5
e   5  28   6
f NaN   5   7

【讨论】：