极客笔记Pandas中如何将两个数据框合并以替换NaN值
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将两个数据框合并，并通过替换NaN值来合并它们。 Pandas是Python中的一个重要库，用于数据分析和处理，并提供了许多功能强大的工具。 Pandas中的两个主要数据结构是Series和DataFrame。其中DataFrame在处理数据方面尤其强大，提供了一些功能强大的方法来处理数据，例如合并，重塑，切片等。
阅读更多：Pandas 教程
第一步 – 数据框的创建
在本教程中，我们将使用两个数据框来说明。 第一个数据框包含学生的信息，包括他们的姓名，年龄和成绩。 第二个数据框包含了某几位学生的出勤情况。 我们需要将两个数据框合并起来，并且用出勤的数据来替换掉缺失的成绩。
首先，我们创建这两个数据框：
import pandas as pd
import numpy as np
# 学生信息
data1 = {'姓名': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],
'年龄': [20, 21, 19, 20],
'成绩': [80, np.nan, 85, 90]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
# 出勤信息
data2 = {'姓名': ['Jerry', 'Minnie'],
'出勤率': [0.8, 0.9]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
现在，我们有两个数据框： df1和df2。 数据框df1包含学生的姓名，年龄和成绩。数据框df2包含几个学生的出勤率信息。 现在我们需要将这两个数据框合并，并用出勤率数据代替缺失的成绩。
第二步 – 数据框合并
Pandas提供了许多方法来合并数据框。 下面是一些常用的方法：
- pd.concat()
- pd.merge()
- df.append()
在我们的示例中，我们将使用 pd.merge() 方法，并将两个数据框进行合并。
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='left')
在上面的代码中，参数’on’表示用于合并的列名，而参数’how’表示合并方式。在我们的例子中，我们将使用外连接（ ‘left’ ）来保留所有学生的信息，而不仅仅是出现在两个数据框中的学生信息。
这样，我们就把两个数据框合并在了一起，并创建了一个新的数据框 merged_df 。这个数据框包含学生的姓名，年龄和成绩。而出勤率则以新的一列进行呈现。
现在我们的数据框已经合并了，但是我们仍然需要使用出勤率数据填充缺失的成绩值。
第三步 – 用出勤率数据替换NaN值
现在我们需要用出勤率数据来替换缺失的成绩值。这个任务非常简单，只需要使用Pandas中的 apply() 方法即可。我们需要对 merged_df 的 “成绩”列应用一个lambda函数，该函数用出勤率值来替换 NaN 值。具体代码如下：
def replace_nan(x):
if np.isnan(x['成绩']):
return x['出勤率'] * 100
else:
return x['成绩']
merged_df['成绩'] = merged_df.apply(lambda x: replace_nan(x), axis=1)
上面的代码中，我们首先定义了一个函数 replace_nan() ，该函数使用 if/else 语句来检查成绩是否为 NaN 。如果成绩是 NaN ，则返回出勤率值乘以100作为新的成绩值，否则返回原始的成绩值。接下来，我们对 merged_df 数据框中的 “成绩”列应用 replace_nan() 函数，使用 apply() 方法进行调用。
现在，我们已经成功地使用出勤率数据，替换了缺失的成绩值。
总结
在本篇教程中，我们介绍了如何使用Pandas将两个数据框合并在一起，并用出勤率数据来替换缺失的成绩值。 首先，我们创建了两个数据框，其中一个包含学生的基本信息，另一个包含学生的出勤率信息。然后，我们使用 pd.merge() 方法将两个数据框合并在一起。最后，我们使用 apply() 方法和一个 lambda 函数来替换缺失的成绩值。
在日常数据分析工作中，数据缺失是常见的问题。通过本篇教程，我们可以灵活应对各种数据缺失情况，使数据分析的效果更加准确和稳定。