Question

我有2个不同大小的表，我想在Python中使用Pandas以下列方式合并：

UID Property    Date
1   A           10/02/2016
2   B           NaN
3   A           10/02/2016
4   C           NaN
5   C           NaN
6   A           10/02/2016

表1包含有关物业交易的信息以及与物业相关的日期。由于某些日期是NaN，我想从另一个表（表2）中代理它们，这些表仅包含有关属性的信息，但不替换表1中的任何日期：

Property    DateProxy
A           01/01/2016
B           03/04/2016
C           16/05/2016

最后，我想获得以下内容：

UID Property    Date
1   A           10/02/2016 (kept from T1)
2   B           03/04/2016 (imported from T2)
3   A           10/02/2016 (kept from T1)
4   C           16/05/2016 (imported from T2)
5   C           16/05/2016 (imported from T2)
6   A           10/02/2016 (kept from T1)

Answer 1

首先让我们合并两个数据集：我们不会覆盖原始日期：

df_merge = pandas.merge(T1, T2, on='Property')

然后我们替换从＆＃39; DateProxy＆＃39;复制它们的缺失值。字段：

df_merge.Date = df_merge.apply(
    lambda x: x['Date'] + ' (kept from T1)' if x['Date'] == x['Date']
                                            else x['DateProxy'] + ' (imported from T2)',
    axis=1
)

（x [＆＃39;日期＆＃39;] == x [＆＃39;日期＆＃39;]是检查它是否不是NaN，NaN不等于它自己）。最后，我们可以删除代理列：

df_final = df_merge.drop('DateProxy', axis=1)

从另一个具有不同形状的Pandas数据框中填充缺失值

1 个答案: