Заполнение из другой таблицы в Pandas

Чтобы подставить в пропуски первой таблицы готовые ячейки из второй, служит метод combine_first. Там, где в основной таблице уже есть значение, оно сохраняется; пустое место заменяют данными из запасной. Метки строк могут не совпадать: в результат попадёт объединение всех меток.

Сравним план продаж с дырой и уточняющий план с другим набором дней:

import pandas as pd
import numpy as np

plan_a = pd.DataFrame(
	{'price': [100, np.nan, 300]},
	index=['Mon', 'Tue', 'Wed'],
)
plan_b = pd.DataFrame(
	{'price': [50, 60, 70]},
	index=['Tue', 'Wed', 'Thu'],
)
merged = plan_a.combine_first(plan_b)
print(merged) # выведет       price
              #       Mon  100.0
              #       Thu   70.0
              #       Tue   50.0
              #       Wed  300.0

Mon и Wed остались из первой таблицы, пропуск на Tue взял 50 из второй, а Thu добавился целиком из запасного плана.

Создайте две таблицы с одним столбцом fee: в первой метки A, B, C и пропуск на B, во второй метки B, C, D с числами. Получите одну таблицу, где пустые места первой закрыты второй, и выведите её.

Есть ряды баллов по группам G1, G2, G3: в основном один пропуск, в запасном другой набор меток. Соберите итог, где приоритет у основного ряда, и выведите результат.

Подготовьте таблицу расхода по городам Rome, Oslo с пропуском и таблицу Oslo, Lima с полными данными. Выведите объединённый вариант без дыр из первой таблицы.