Pandas: объединить два кадра данных с структурой samse [duplicate]
Это означает, что указанная переменная не указана ни на что. Я мог бы сгенерировать это так:
SqlConnection connection = null;
connection.Open();
Это вызовет ошибку, потому что, пока я объявил переменную «connection», она не указала ни на что. Когда я пытаюсь вызвать член «Open», для его устранения нет ссылки, и он будет вызывать ошибку.
Чтобы избежать этой ошибки:
- Всегда инициализируйте свои объекты, прежде чем пытаться что-либо с ними делать.
- Если вы не уверены, что объект имеет значение null, проверьте его с помощью
object == null.
Инструмент Resharper JetBrains определит каждое место в вашем коде, которое имеет возможность ошибки нулевой ссылки, позволяя вам ввести нулевую проверку. Эта ошибка является источником ошибок номер один, IMHO.
2 ответа
Как насчет: df2.combine_first(df1) ?
In [33]: df2
Out[33]:
A B C D
2000-01-03 0.638998 1.277361 0.193649 0.345063
2000-01-04 -0.816756 -1.711666 -1.155077 -0.678726
2000-01-05 0.435507 -0.025162 -1.112890 0.324111
2000-01-06 -0.210756 -1.027164 0.036664 0.884715
2000-01-07 -0.821631 -0.700394 -0.706505 1.193341
2000-01-10 1.015447 -0.909930 0.027548 0.258471
2000-01-11 -0.497239 -0.979071 -0.461560 0.447598
In [34]: df1
Out[34]:
A B C
2000-01-03 2.288863 0.188175 -0.040928
2000-01-04 0.159107 -0.666861 -0.551628
2000-01-05 -0.356838 -0.231036 -1.211446
2000-01-06 -0.866475 1.113018 -0.001483
2000-01-07 0.303269 0.021034 0.471715
2000-01-10 1.149815 0.686696 -1.230991
2000-01-11 -1.296118 -0.172950 -0.603887
2000-01-12 -1.034574 -0.523238 0.626968
2000-01-13 -0.193280 1.857499 -0.046383
2000-01-14 -1.043492 -0.820525 0.868685
In [35]: df2.comb
df2.combine df2.combineAdd df2.combine_first df2.combineMult
In [35]: df2.combine_first(df1)
Out[35]:
A B C D
2000-01-03 0.638998 1.277361 0.193649 0.345063
2000-01-04 -0.816756 -1.711666 -1.155077 -0.678726
2000-01-05 0.435507 -0.025162 -1.112890 0.324111
2000-01-06 -0.210756 -1.027164 0.036664 0.884715
2000-01-07 -0.821631 -0.700394 -0.706505 1.193341
2000-01-10 1.015447 -0.909930 0.027548 0.258471
2000-01-11 -0.497239 -0.979071 -0.461560 0.447598
2000-01-12 -1.034574 -0.523238 0.626968 NaN
2000-01-13 -0.193280 1.857499 -0.046383 NaN
2000-01-14 -1.043492 -0.820525 0.868685 NaN
Обратите внимание, что для индексов, которые не перекрываются с df2, он принимает значения из df1. Если это не делает то, что вы хотите, я бы хотел улучшить эту функцию / добавить в нее опции.
-
1– saroele 21 March 2012 в 00:26
-
2– scry 6 August 2012 в 13:00
-
3– Axel 14 September 2017 в 13:03
Для такого слияния полезен метод update в DataFrame.
Принимая примеры из документации :
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan],
[np.nan, 7., np.nan]])
df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]],
index=[1, 2])
Данные перед update:
>>> df1
0 1 2
0 NaN 3.0 5.0
1 -4.6 NaN NaN
2 NaN 7.0 NaN
>>>
>>> df2
0 1 2
1 -42.6 NaN -8.2
2 -5.0 1.6 4.0
Давайте обновим df1 с данными из df2:
df1.update(df2)
Данные после обновления:
>>> df1
0 1 2
0 NaN 3.0 5.0
1 -42.6 NaN -8.2
2 -5.0 1.6 4.0
Замечания:
- Важно заметить, что это операция «на месте», изменяющая DataFrame, которая вызывает
update.
-
1– saroele 3 April 2017 в 12:06