pandas中concatenate和combine_first的用法详解
作者：我是小蚂蚁
本文主要介绍了pandas中concatenate和combine_first的用法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
concatenate主要作用是拼接series和dataframe的数据。
combine_first可以做来填充数据。
其中numpy和panads中都有concatenate()方法，如：np.concatenate([arr1, arr2])、pd.concat([s1, s2])
Series类型可以使用 s2 中的数值来填充 s1，如：s1.combine_first(s2)
Dataframe类型同样可以使用 df2 中的数组来填充 df1， 如：df1.combine_first(df2)
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
# 设置一个随机种子，方便调试
np.random.seed(666)
# Series
arr1 = np.arange(9).reshape(3, 3)
arr2 = np.arange(9).reshape(3, 3)
# numpy的 concatenate 用法
print(np.concatenate([arr1, arr2]))
'''
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]
[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
'''
print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1))
'''
[[0 1 2 0 1 2]
[3 4 5 3 4 5]
[6 7 8 6 7 8]]
'''
s1 = Series([1, 2, 3], index=['A', 'B', 'C'])
s2 = Series([4, 5], index=['E', 'F'])
# 可以看出和numpy的效果一样
print(pd.concat([s1, s2]))
'''
A 1
B 2
C 3
E 4
F 5
dtype: int64
'''
# 用法和 np 一样 axis = 1, 等于增加了一列
print(pd.concat([s1, s2], axis=1))
# 但是，返回的是一个 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(type(pd.concat([s1, s2], axis=1)))
'''
0 1
A 1.0 NaN
B 2.0 NaN
C 3.0 NaN
E NaN 4.0
F NaN 5.0
'''
df1 = DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=['X', 'Y', 'Z'])
print(df1)
'''
X Y Z
0 0.824188 0.479966 1.173468
1 0.909048 -0.571721 -0.109497
2 0.019028 -0.943761 0.640573
3 -0.786443 0.608870 -0.931012
'''
df2 = DataFrame(np.random.randn(3, 3), columns=['X', 'Y', 'A'])
print(df2)
'''
X Y A
0 0.978222 -0.736918 -0.298733
1 -0.460587 -1.088793 -0.575771
2 -1.682901 0.229185 -1.756625
'''
print(pd.concat([df1, df2]))
'''
A X Y Z
0 NaN 0.824188 0.479966 1.173468
1 NaN 0.909048 -0.571721 -0.109497
2 NaN 0.019028 -0.943761 0.640573
3 NaN -0.786443 0.608870 -0.931012
0 -0.298733 0.978222 -0.736918 NaN
1 -0.575771 -0.460587 -1.088793 NaN
2 -1.756625 -1.682901 0.229185 NaN
'''
# combine
s1 = Series([2, np.nan, 4, np.nan], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
s2 = Series([1, 2, 3, 4], index=['A', 'B', 'C', 'D'])
# 用 s2 中的数值来填充 s1
print(s1.combine_first(s2))
'''
A 2.0
B 2.0
C 4.0
D 4.0
dtype: float64
'''
df1 = DataFrame({
'X':[1, np.nan, 3, np.nan],
'Y':[5, np.nan, 7, np.nan],
'Z':[9, np.nan, 11, np.nan]
})
df2 = DataFrame({
'Z':[np.nan, 10, np.nan, 12],
'A':[1, 2, 3, 4]
})
# 功能同样是填充
print(df1.combine_first(df2))
'''
A X Y Z
0 1.0 1.0 5.0 9.0
1 2.0 NaN NaN 10.0
2 3.0 3.0 7.0 11.0
3 4.0 NaN NaN 12.0
'''到此这篇关于pandas中concatenate和combine_first的用法详解的文章就介绍到这了,更多相关pandas concatenate和combine_first内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！