Question

我正在尝试在两列上以pd.merge的方式执行outer。但是我需要输出数据帧将两列实际合并在一起，以便没有Nan值。

我举一个例子。假定以下将在时间戳列上合并的数据框：

a1=['2019-09-01 00:00:00', '2019-09-01 01:00:00', '2019-09-01 03:00:00', '2019-09-10 01:00:00']
a2=['a','c_1','d','f_1']
b1=['2019-09-01 00:10:00', '2019-09-01 01:00:00', '2019-09-01 03:07:00', '2019-09-10 01:00:00']
b2=['b','c_2', 'e', 'f_2']
A=pd.DataFrame({'a1':a1, 'a2':a2})
A.a1=pd.to_datetime(A.a1)
B=pd.DataFrame({'b1':b1, 'b2':b2})
B.b1=pd.to_datetime(B.b1)

我希望获得的合并数据框与此相似：

merged=pd.merge(A,B, left_on='a1', right_on='b1', how='outer', sort=True)
print(merged)
>>>
                   a1   a2                  b1   b2
0 2019-09-01 00:00:00    a                 NaT  NaN
1                 NaT  NaN 2019-09-01 00:10:00    b
2 2019-09-01 01:00:00  c_1 2019-09-01 01:00:00  c_2
3 2019-09-01 03:00:00    d                 NaT  NaN
4                 NaT  NaN 2019-09-01 03:07:00    e
5 2019-09-10 01:00:00  f_1 2019-09-10 01:00:00  f_2

除了所需的输出应将“ a1”和“ b1”合并。看起来应该像这样：

             datetime   a2    b2  #datetime column has 'a1' and 'b1' merged
0 2019-09-01 00:00:00    a   NaN
1 2019-09-01 00:10:00  NaN     b
2 2019-09-01 01:00:00  c_1   c_2
3 2019-09-01 03:00:00    d   NaN
4 2019-09-01 03:07:00  NaN     e
5 2019-09-10 01:00:00  f_1   f_2

有人在想如何以pythonic / pandaic方式执行该操作吗？

预先感谢您：-）

Answer 1

您可以在合并后使用熊猫的combine_first函数：

merged['datetime'] = merged['a1'].combine_first(merged['b1'])

哪个值将为a1，如果为na，则值为b1

结合应用“外部”“合并”的两列的值

1 个答案: