df.combine() 是如何工作的？

Question

df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 0]})
df1.combine(df2, take_smaller, fill_value=-5)

以上代码生成了结果。4.0 从哪里得来？

- Zzzqn

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дЅ иѓЅжЏђдѕ›take_smallerзљ„д»Јз Ѓеђ—пјџ - Michael Szczesny

Answer 1

来自文档的示例：

take_smaller = lambda s1, s2: s1 if s1.sum() < s2.sum() else s2

这段代码的意思是，如果df1中一个序列的总和小于df2中对应序列的总和，则返回df1中的该序列，否则返回df2中的该序列。

因此，当您执行以下操作时：

df1.combine(df2, take_smaller)

   A    B
0  0  3.0
1  0  0.0

这个很好用。

然而，如果你使用fill_value=-5，那么第一个数据框中第二个系列的总和会变小，因为fill_value首先填充NaN，然后再进行比较。(-5+4) < (3+0)，因此返回-5和4。

fill_value标量值，默认为None 在将任何列传递给合并函数之前，将NaN替换为指定的值。

- anky

Answer 2

我猜你是在指文档示例

take_smaller = lambda s1, s2: s1 if s1.sum() < s2.sum() else s2

如果是这样的情况

在这里使用 fill_value=-5，因此传入函数的列B将为 [-5,4] 和 [3,0]
所以 -5 + 4 = -1 小于 3 + 0 = 3 因此返回[-5, 4]。

- Dishin H Goyani