合并时，从两个数据帧中选择相同列的非空值？

我有三个dataframes：合并时，从两个数据帧中选择相同列的非空值？

df1 = pd.DataFrame({'code': [123, 124], 'name': ['Manchester', 'Liverpool']}) 
df2 = pd.DataFrame({'code': [123], 'group': ['b'], 'items_highcost': [10]}) 
df3 = pd.DataFrame({'code': [123, 124], 'group': ['b', 'c'], 'items_not_highcost': [11, 8]})

我想将它们合并到一个单一的框架，但不包括不在df1任何行，所以我做的两个左联接：

df_merged = pd.merge(df1, df2, on='code', how='left') 
df_merged = pd.merge(df_merged, df3, on='code', how='left')

这给我下面的合并数据集：

code  name group_x items_highcost group_y items_not_highcost 
0 123 Manchester  b    10  b     11 
1 124 Liverpool  NaN    NaN  c     8

但我希望这是对每行一个group列，与非NU其值为group，无论是从df2还是df3或两者兼而有之。（这是安全的假设的group值将是相同的df2和df3相同的代码，因为他们是来自同一个数据源来了。）

现在我这样做：

def get_group(row): 
    if row['group_x']: return row['group_x'] 
    if row['group_y']: return row['group_y'] 
    return None 
df_merged['group'] = df_merged.apply(get_group, axis=1) 
df_merged.drop(['group_x', 'group_y'], inplace=True, axis=1)

这个工程，但很丑。理想情况下，我不会有group_x和group_y的中间步骤，但可以在一个步骤中获得非空值。有没有更好的办法？

来源

2016-04-14 Richard

它看起来像你正在做的是填补遗漏值在这种情况下，你可以改为调用combine_first依次为：

In [196]: 
df1.combine_first(df2).combine_first(df3) 

Out[196]: 
    code group items_highcost items_not_highcost  name 
0 123  b   10.0    11.0 Manchester 
1 124  c    NaN     8.0 Liverpool

来源

2016-04-14 12:31:05 EdChum

谢谢 - 你的意思做的，而不是'merge'呢？ – Richard

在你的情况下，这将会更简单，而且更多的是你在填充缺失值时要做的事情 – EdChum

合并时，从两个数据帧中选择相同列的非空值？

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