python - 结合 Pandas 数据框(concat或append)时，可以设置默认值吗？

从上一个问题开始：
Pandas merge two dataframes with different columns

如果我合并了两个具有某些相同列的数据框（A和B），但同时又没有两个列，则在结果数据框中，对于A和B都不通用的列的条目将具有一个值的NaN。有没有办法使这些条目具有另一个默认值？

我宁可不要在concat操作之后简单地替换NaN，因为我想要保留的原始数据帧中可能存在NaN值。

这是两个示例数据帧：

hello world how extra1 2 3 g5 -666 11 h13 NaN i23 7 29 j

extra you how 1.1 31b -666 37c 1.3 41d NaN 43-666 1.7 -666

例如，如果在不相交列中使用的默认值是“ W4L”而不是NaN，则所需结果将是：

hello world how extra you1 2 3 g W4L5 -666 11 h W4L13 NaN i W4L23 7 29 j W4LW4L W4L 31 1.1W4L W4L 37 b -666W4L W4L 41 c 1.3W4L W4L 43 d NaNW4L W4L -666 -666 1.7

最佳答案

一个可能的解决方案是在连接两个数据帧之前“符合”索引，并且在该步骤中可以定义fill_value：

common_columns = df1.columns.union(df2.columns)

df1 = df1.reindex(columns=common_columns, fill_value='W4L')
df2 = df2.reindex(columns=common_columns, fill_value='W4L')

pd.concat([df1, df2])

用您的示例数据：

In [32]: common_columns = df1.columns.union(df2.columns)

In [34]: df1 = df1.reindex(columns=common_columns, fill_value='4WL')

In [35]: df1
Out[35]:
  extra  hello  how world  you
0     g      1    3     2  W4L
1     h      5   11  -666  W4L
2     i     13  NaN        W4L
3     j     23   29     7  W4L

In [36]: df2 = df2.reindex(columns=common_columns, fill_value='W4L')

In [37]: pd.concat([df1, df2])
Out[37]:
  extra hello  how world  you
0     g     1    3     2  W4L
1     h     5   11  -666  W4L
2     i    13  NaN        W4L
3     j    23   29     7  W4L
0         W4L   31   W4L  1.1
1     b   W4L   37   W4L -666
2     c   W4L   41   W4L  1.3
3     d   W4L   43   W4L  NaN
4  -666   W4L -666   W4L  1.7

您可以看到原始的NaN被保留。

关于python - 结合 Pandas 数据框(concat或append)时，可以设置默认值吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29929639/