Python pandas.Series.combine用法及代碼示例

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

根據 func 將係列與係列或標量組合。

使用 func 組合係列和 other 以對組合係列執行元素選擇。 fill_value 假設在組合的兩個對象之一的某個索引處缺少值。

參數：

other：係列或標量

要與 Series 組合的值。

func：函數

將兩個標量作為輸入並返回一個元素的函數。

fill_value：標量，可選

當一個係列或另一個係列中缺少索引時假定的值。默認指定為 Series 的基礎 dtype 使用適當的 NaN 值。

Series: 將 Series 與其他對象組合的結果。

例子：

考慮 2 個數據集 s1 和 s2，其中包含不同鳥類的最高時鍾速度。

>>> 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

現在，結合這兩個數據集並查看兩個數據集中鳥類的最高速度

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

在前麵的示例中，鴨子的結果值丟失了，因為 NaN 和浮點數的最大值是 NaN。因此，在示例中，我們設置了 fill_value=0 ，因此返回的最大值將是某個數據集的值。

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.combine。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：