на одном столбце с тем же индексом. Это фактически означает то же самое.
ве функции кажутся мне эквивалентными. Вы можете видеть, что они выполняют ту же цель в приведенном ниже коде, поскольку столбцы c и d равны. Так, когда я должен использовать один по другому?
Вот пример:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 2)), columns=list('ab'))
df.loc[::2, 'a'] = np.nan
Возвращает:
a b
0 NaN 4
1 2.0 6
2 NaN 8
3 0.0 4
4 NaN 4
5 0.0 8
6 NaN 7
7 2.0 2
8 NaN 9
9 7.0 2
Это моя отправная точка. Теперь я добавлю два столбца, один с использованием comb_first и один с использованием fillna, и они будут давать одинаковый результат:
df['c'] = df.a.combine_first(df.b)
df['d'] = df['a'].fillna(df['b'])
Возвращает:
a b c d
0 NaN 4 4.0 4.0
1 8.0 7 8.0 8.0
2 NaN 2 2.0 2.0
3 3.0 0 3.0 3.0
4 NaN 0 0.0 0.0
5 2.0 4 2.0 2.0
6 NaN 0 0.0 0.0
7 2.0 6 2.0 2.0
8 NaN 4 4.0 4.0
9 4.0 6 4.0 4.0
Ответьте на этот вопрос для набора данных:Объединить значения столбца фрейма данных Pandas в новый столбец