用另一个系列的值覆盖（更新）一个熊猫系列？

Question

我有两个熊猫系列：ser和ovr。

ser包含对象，并且ovr是Series对象和的稀疏对象None。ser并ovr共享相同的索引，我想ser用的对应值覆盖的每个值ovr，除非该对应的值是None。

有什么有效的方法可以做到这一点？

Answer 1

我建议使用NaN来丢失数据，而不要使用“无”（请注意：此技术也适用于“无”）。

In [1]: s1 = pd.Series([1, np.nan, 3, 4, 5, np.nan])

In [2]: s2 = pd.Series([7, 2, 3, np.nan, np.nan])

首先看到s2值不是NaN（或无），这些是您要用以下方式更新s1的值：

In [3]: s2[s2.notnull()]
Out[3]:
0    7
1    2
2    3
dtype: float64

然后，您可以使用以下命令更新s1的值：

In [4]: s1.update(s2[s2.notnull()])

In [5]: s1
Out[5]:
0     7
1     2
2     3
3     4
4     5
5   NaN
dtype: float64