Метод combine

Метод combine применяется к DataFrame и выполняет попарное объединение столбцов с другим DataFrame. Первым параметром передаётся другой DataFrame, вторым - пользовательская функция, которая определяет правило объединения. Также метод принимает параметр fill_value для замены пропущенных значений.

Синтаксис

df.combine(other, func, fill_value=None, overwrite=True)

Пример

Давайте объединим две таблицы, выбирая максимальное значение для каждой ячейки:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, 4, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
df2 = pd.DataFrame({
	'a': [2, 3, 5],
	'b': [15, 25, 35]
})

res = df1.combine(df2, lambda x, y: x if x > y else y)
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Теперь объединим таблицы, суммируя значения ячеек:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
df2 = pd.DataFrame({
	'a': [4, 5, 6],
	'b': [40, 50, 60]
})

res = df1.combine(df2, lambda x, y: x + y)
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Используем параметр fill_value для замены пропущенных значений перед объединением:

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, np.nan, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
df2 = pd.DataFrame({
	'a': [4, 5, 6],
	'b': [np.nan, 50, 60]
})

res = df1.combine(df2, lambda x, y: x if x > y else y, fill_value=0)
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Метод объединяет столбцы по их именам. Если имена не совпадают, столбцы не объединяются:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3],
	'b': [10, 20, 30]
})
df2 = pd.DataFrame({
	'a': [4, 5, 6],
	'c': [40, 50, 60]
})

res = df1.combine(df2, lambda x, y: x + y)
print(res)

Результат выполнения кода:

   a   b   c
0  5 NaN NaN
1  7 NaN NaN
2  9 NaN NaN

Смотрите также

метод combine_first,
который объединяет таблицы с приоритетом первого объекта
метод update,
который обновляет значения в таблице
метод align,
который выравнивает индексы двух таблиц
метод compare,
который сравнивает две таблицы и показывает различия