熊猫系列的垂直合并

Question

我目前有两个数据帧共享一个公共列，如下所示：

df1 = 
Text    Val
"This"     1
"That"     2
"Is"       3
"Not"      ''
"Working"  ''
df2 = 
Text    Val
"This"     ''
"That"     ''
"Is"       ''
"Not"      4
"Working"  5

我想按以下方式合并两个数据帧：

merged_df = 
Text    Val
"This"     1
"That"     2
"Is"       3
"Not"      4
"Working"  5

本质上，两个数据帧 df1 和 df2 都共享一个公共的"文本"列。 所有值都是相似的。 但是，在 df1 中，对应于"Not"和"Working"的行没有值，但这些值在 df2 中可用。

如何将它们堆叠在一起以得出merged_df？

与我的实际数据相比，这些示例微不足道，但希望这会有所帮助

Answer 1

您可以将combine_first与set_index一起使用，以对齐数据并替换为NaN秒(如有必要(：

df1['Val'] = df1['Val'].replace("''",np.nan)
df2['Val'] = df2['Val'].replace("''",np.nan)
df = df1.set_index('Text').combine_first(df2.set_index('Text')).reset_index()
print (df)
Text Val
0     This   1
1     That   2
2       Is   3
3      Not   4
4  Working   5