Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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章 データラングリング：連結、結合、変形

d 0.0

e 2.5

f 5.0

dtype: float64

データフレームに対しては、

combine_first

は対応する列同士で同様の操作を行います。呼び出し元

のオブジェクトに含まれる欠損値を、引数に与えたオブジェクトから「補完」していると考えるのがよい

でしょう。

In [114]: df1 = pd.DataFrame({'a': [1., np.nan, 5., np.nan],

.....: 'b': [np.nan, 2., np.nan, 6.],

.....: 'c': range(2, 18, 4)})

In [115]: df2 = pd.DataFrame({'a': [5., 4., np.nan, 3., 7.],

.....:

'b': [np.nan, 3., 4., 6., 8.]})

In [116]: df1

Out[116]:

a b c

0 1.0 NaN 2

1 NaN 2.0 6

2 5.0 NaN 10

3 NaN 6.0 14

In [117]: df2

Out[117]:

a b

0 5.0 NaN

1 4.0 3.0

2 NaN 4.0

3 3.0 6.0

4 7.0 8.0

In [118]: df1.combine_first(df2)

Out[118]:

a b c

0 1.0 NaN 2.0

1 4.0 2.0 6.0

2 5.0 4.0 10.0

3 3.0 6.0 14.0

4 7.0 8.0 NaN