合并其中一列或另一列中缺少数据的数据框

Question

我有两个要合并的数据框（df1 和 df2）。两个数据帧都有一个公共密钥 (id)。两个数据框都有Feature1 和Feature2 列。对于每个 id，属于Feature1 的数据将在df1 或df2 中。 Feature2 列也是如此。

我已经尝试合并这些数据帧，但不是在最终数据帧中只获得两列（三列带有 id），而是得到 Feature1_x 和 Feature1_y，因为它将 np.nan 值识别为有效值。有没有办法只获得 Feature1 和 Feature2 而没有 np.nan 值？

dummy_data1 = {
        'id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
        'Feature1': [np.nan, 'C', 'E', np.nan, np.nan],
        'Feature2': ['B', np.nan, np.nan, 'H', 'J']}
df1 = pd.DataFrame(dummy_data1, columns = ['id', 'Feature1', 'Feature2'])
dummy_data2 = {
        'id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
        'Feature1': ['A', np.nan, np.nan, 'G', 'I'],
        'Feature2': [np.nan, 'D', 'F', np.nan, np.nan]}
df2 = pd.DataFrame(dummy_data2, columns = ['id', 'Feature1', 'Feature2'])

我希望得到：

dummy_data12 = {
        'id': ['1', '2', '3', '4', '5'],
        'Feature1': ['A', 'C', 'E', 'G', 'I'],
        'Feature2': ['B', 'D', 'F', 'H', 'J']}
df12 = pd.DataFrame(dummy_data12, columns = ['id', 'Feature1', 'Feature2'])

Answer 1

如果id 中的值在两个DataFrames 中相同，并且两个中的索引也相同：

df1.update(df2)
print (df1)
  id Feature1 Feature2
0  1        A        B
1  2        C        D
2  3        E        F
3  4        G        H
4  5        I        J

如果不确定可能的解决方案是 DataFrame.combine_first 并在两者中设置索引 id 列：

df = df1.set_index('id').combine_first(df2.set_index('id')).reset_index()
print (df)
  id Feature1 Feature2
0  1        A        B
1  2        C        D
2  3        E        F
3  4        G        H
4  5        I        J