Pandas DataFrame 合并：选择更高的值

Question

我有两个像这样的数据框：

         1          2          3 
0   61.579   0.000000  47.279861
1    0.000   0.000000   0.000000
2   62.700   9.180000  48.479861
3   56.100  40.180000  71.679861
4   73.100  50.930000  71.679861
5   88.300  37.930000  36.479861 

我需要合并它们，每次选择更高的值。所有的值都是浮点数。 有什么想法吗？我需要在数据框上循环吗？

- Max

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@jezrael的解决方案运行良好。第二个DataFrame以相同的方式构建。 - Max

Answer 1

你需要先使用concat，然后按index进行groupby并聚合max：

df1 = pd.DataFrame({0:[4,5,4],
                    1:[7,8,9]})

print (df1)
   0  1
0  4  7
1  5  8
2  4  9


df2 = pd.DataFrame({0:[8,5,6],
                    1:[9,4,4]})

print (df2)
   0  1
0  8  9
1  5  4
2  6  4

df = pd.concat([df1, df2]).groupby(level=0).max()
print (df)
   0  1
0  8  9
1  5  8
2  6  9

如果需要更快的解决方案，请使用numpy.where：

a = df1.values
b = df2.values
df = pd.DataFrame(np.where(a > b, a, b), index=df1.index, columns=df1.columns)
print (df)
   0  1
0  8  9
1  5  8
2  6  9

- jezrael

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@Max - 很高兴能帮忙 :) - jezrael

Answer 2

df1.where(df1>df2, df2)

正在做相同的工作，但不比np.where更快。

- pakira79