Python pandas.Series.combine用法及代码示例

用法: Series.combine(other, func, fill_value=None)

根据 func 将系列与系列或标量组合。

使用 func 组合系列和 other 以对组合系列执行元素选择。 fill_value 假设在组合的两个对象之一的某个索引处缺少值。

参数：

other：系列或标量

要与 Series 组合的值。

func：函数

将两个标量作为输入并返回一个元素的函数。

fill_value：标量，可选

当一个系列或另一个系列中缺少索引时假定的值。默认指定为 Series 的基础 dtype 使用适当的 NaN 值。

Series: 将 Series 与其他对象组合的结果。

例子：

考虑 2 个数据集 s1 和 s2，其中包含不同鸟类的最高时钟速度。

>>> s1 = pd.Series({'falcon':330.0, 'eagle':160.0})
>>> s1
falcon    330.0
eagle     160.0
dtype:float64
>>> s2 = pd.Series({'falcon':345.0, 'eagle':200.0, 'duck':30.0})
>>> s2
falcon    345.0
eagle     200.0
duck       30.0
dtype:float64

现在，结合这两个数据集并查看两个数据集中鸟类的最高速度

>>> s1.combine(s2, max)
duck        NaN
eagle     200.0
falcon    345.0
dtype:float64

在前面的示例中，鸭子的结果值丢失了，因为 NaN 和浮点数的最大值是 NaN。因此，在示例中，我们设置了 fill_value=0 ，因此返回的最大值将是某个数据集的值。

>>> s1.combine(s2, max, fill_value=0)
duck       30.0
eagle     200.0
falcon    345.0
dtype:float64

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.combine。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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