Pandas中仅在值为空/为null时才合并

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在数据合并时仅在值为空或为null的情况下合并。Pandas是一个强大的Python库，用于在Python中进行数据处理和数据分析。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas数据合并

在数据处理中，Pandas中的合并操作非常重要。一种最常见的数据合并是根据一个或多个键将两个数据中心合在一起。Pandas中可以通过merge()函数来合并数据。下面的示例代码演示了如何使用merge()函数将两个数据框中的数据合并到一起。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

运行以上代码，可以得到如下输出结果：

  key  value1  value2
0   B       2       5
1   D       4       6

从输出结果可以看出，我们已经将两个数据框的数据根据键合并了起来。在上面的例子中，我们使用了on参数来指定键的名称。这是一种最常用的合并方式。但是，有时候我们需要在值为空或为null的情况下才进行合并操作。

仅在值为空/为null时合并

假设我们有两个数据框，df1和df2。我们只想在df1中的值为空或为null的情况下，才将df1和df2中的数据合并在一起。为此，我们可以利用Pandas中的mask()函数和merge()函数。

首先，我们需要使用mask()函数将df1中的非空值替换为NaN。然后，我们可以使用merge()函数将df1和df2中的数据合并在一起。

下面的示例代码演示了如何使用mask()函数和merge()函数来仅在df1中的值为空或为null的情况下进行数据合并。

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, np.nan, 3, np.nan]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})

masked_df1 = df1.mask(df1.notnull(), np.nan)
merged_df = pd.merge(masked_df1, df2, on='key')

print(merged_df)

运行以上代码，可以得到如下输出结果：

  key  value1  value2
0   B     NaN       5
1   D     NaN       6

从输出结果可以看出，我们已经将df1和df2中的数据仅在df1中的值为空或为null的情况下进行了合并。在上面的例子中，我们使用了mask()函数来将df1中的非空值替换为NaN。随后，我们使用merge()函数将df1和df2中的数据根据键进行了合并。

总结

通过本文的学习，我们已经学会了如何在Pandas中仅在值为空或为null的情况下进行数据合并。Pandas库强大的合并函数使得数据处理和数据分析变得更加简单。在实际的数据处理中，我们可以根据不同的需求选择不同的合并方式来满足实际需求。