如何合并数据框熊猫中的两行

Question

我有一个包含两行的数据框，我想将这两行合并为一行。 df 如下所示：

              PC           Rating CY   Rating PY    HT
0             DE101           NaN            AA     GV
0             DE101           AA+           NaN     GV

我尝试创建两个单独的数据框并将它们与 df.merge(df2) 组合但没有成功。结果应该如下

              PC           Rating CY   Rating PY    HT
0             DE101           AA+            AA     GV

有什么想法吗？提前致谢 df.update 可能是一种解决方案吗？

编辑：

df.head(1).combine_first(df.tail(1))

这适用于上面的示例。但是，对于包含数值的列，这种方法不会产生所需的输出，例如对于

              PC           Rating CY   Rating PY    HT    MV1   MV2
0             DE101           NaN            AA     GV    0     20 
0             DE101           AA+           NaN     GV    10    0

输出应该是：

              PC           Rating CY   Rating PY    HT   MV1    MV2
0             DE101           AA+            AA     GV   10     20

上面的公式没有对最后两列的值求和，而是取数据框第一行的值。

              PC           Rating CY   Rating PY    HT   MV1    MV2
0             DE101           AA+            AA     GV   0     20

如何解决这个问题？

Answer 1

您可以将max 与转置一起使用

In [2103]: df.max().to_frame().T
Out[2103]:
      PC Rating CY Rating PY  HT MV1 MV2
0  DE101       AA+        AA  GV  10  20

Answer 2

您可以在将DF 分成两部分后使用DF.combine_first() 方法，其中前半部分的空值将替换为另一半的有限值，同时保持其他有限值不变：

df.head(1).combine_first(df.tail(1))
# Practically this is same as → df.head(1).fillna(df.tail(1))

---

如果存在混合数据类型的列，则将它们划分为组成 dtype 列，然后通过将它们链接起来对其执行各种操作是可行的。

obj_df = df.select_dtypes(include=[np.object])
num_df = df.select_dtypes(exclude=[np.object])

obj_df.head(1).combine_first(obj_df.tail(1)).join(num_df.head(1).add(num_df.tail(1)))