Pandas中的混合数据帧

Question

我很难弄清楚如何“混合”两个数据帧。我要做的是用在类似的数据帧中找到的值来填充数据帧df_A中的“缺失”值。我试过不同版本的join 但显然还没有得出结果。你知道吗

此外

例如

dict_a = {'ID' : ['id_a', 'id_b', 'id_c', 'id_c'], 'A': ['Hello', 2, 3, 3], 'B': [3, 4, 5, 55], 'C': [11, 'World', 15, 25], 'Date': ['2018-10-23', '2018-10-23', '2018-10-23', '2018-10-24']}
dict_b = {'ID' : ['id_c', 'id_a'], 'A': [np.nan, 31], 'B': [np.nan, 55], 'C': [11, np.nan], 'Date': ['2018-10-23', '2018-10-23']}

df_A = pd.DataFrame(data=dict_a)
df_B = pd.DataFrame(data=dict_b)

>> df_A
>>               A  B      C    ID    Date
          0  Hello  3     11    id_a  2018-10-23
          1      2  4  World    id_b  2018-10-23
          2      3  5     15    id_c  2018-10-23
          3      3  55    25    id_c  2018-10-24

>> df_B
>>               A  B      C    ID    Date
          0    NaN  NaN   11.0  id_c  2018-10-23
          1   31.0  55.0  NaN   id_a  2018-10-23

期望的结果应该像（伪代码）

>> df_blended = df_B.values if df_A.isnan() else df_A.values where df_A.ID = df_B.ID and df_A.Date= df_B.Date
>> df_blended
>>               A  B      C    ID    Date
          0      3  5    11.0  id_c  2018-10-23
          1   31.0  55.0  11   id_a  2018-10-23

所以，优先使用dfu-B，其次使用df-A，希望可以理解！你知道吗

谢谢

Answer 1

使用^{}：

df = df_B.combine_first(df_A)
print (df)

       A     B      C
0  Hello  32.0     11
1     22   4.0  World
2     31  55.0     15

或^{}，但所有数据都转换为字符串：

df = pd.DataFrame(np.where(df_B.isnull(), df_A, df_B), index=df_A.index, columns=df_A.columns)
print (df)

       A   B      C
0  Hello  32     11
1     22   4  World
2     31  55     15

编辑：首先使用默认内部联接^{}，然后使用rename选择列并使用combine_first：

df = df_B.merge(df_A, on=['ID','Date'], suffixes=('','_'))

cols = df.columns[df.columns.str.endswith('_')]
df = df[df_B.columns].combine_first(df[cols].rename(columns=lambda x: x.strip('_')))

print (df)
      A     B     C        Date    ID
0   3.0   5.0  11.0  2018-10-23  id_c
1  31.0  55.0  11.0  2018-10-23  id_a

Answer 2

请尝试以下代码：

    df_blended =df_B.fillna(df_A)
    df_blended 

输出

    A       B   C
0   Hello   32  11
1   22      4   World
2   31      55  15