相关疑难解决方法(0)

• 如何用pandas 执行(LEFT| RIGHT| FULL)(INNER| OUTER)连接？
• 合并后如何为缺失的行添加NaN？
• 合并后如何摆脱NaN？
• 我可以合并索引吗？
• 如何合并多个DataFrame？
• merge？join？concat？update？谁？什么？为什么？!

... 和更多.我已经看到了这些反复出现的问题,询问了pandas合并功能的各个方面.今天关于合并及其各种用例的大部分信息在几十个措辞严厉,不可搜索的帖子中都是分散的.这里的目的是为后代整理一些更重要的观点.

这个QnA应该是关于常见熊猫习语的一系列有用的用户指南的下一部分(参见关于转动的这篇文章,以及关于连接的这篇文章,我将在稍后介绍).

请注意,这篇文章并不是文档的替代品,所以请阅读它!一些例子来自那里.

考虑以下情况:

In [2]: a = pd.Series([1,2,3,4,'.'])

In [3]: a
Out[3]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
4    .
dtype: object

In [8]: a.astype('float64', raise_on_error = False)
Out[8]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
4    .
dtype: object

我本来期望一个允许转换的选项,同时将错误的值(例如那个.)转换为NaNs.有没有办法实现这个目标？

输入:

    S   T   W      U
0   A   A   1   Undirected
1   A   B   0   Undirected
2   A   C   1   Undirected
3   B   A   0   Undirected
4   B   B   1   Undirected
5   B   C   1   Undirected
6   C   A   1   Undirected
7   C   B   1   Undirected
8   C   C   1   Undirected

输出:

    S   T   W      U
1   A   B   0   Undirected
2   A   C   1   Undirected
3   B   A   0   Undirected
5   B   C   1   Undirected
6   C   A   1   Undirected …