pandas.Series.combine#

Series.объединить(other, функция, fill_value=None)[источник]#

Объединить Series с Series или скаляром в соответствии с функция.

Объедините Series и other используя функция для выполнения поэлементного выбора для объединенных Series. fill_value предполагается, когда значение отсутствует в некотором индексе в одном из двух объединяемых объектов.

Параметры:

otherSeries или скаляр: Значение(я) для объединения с Series.
функцияфункция: Функция, которая принимает два скаляра в качестве входных данных и возвращает элемент.
fill_valueскаляр, опционально: Значение, которое следует использовать, когда индекс отсутствует в одной из Series. По умолчанию используется соответствующее значение NaN для базового dtype Series.

Возвращает:

Series: Результат объединения Series с другим объектом.

Смотрите также

Series.combine_first: Объединяет значения Series, выбирая значения вызывающего Series первыми.

Примеры

Рассмотрим 2 набора данных s1 и s2 содержащий наивысшие зарегистрированные скорости разных птиц.

>>> 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

Теперь, чтобы объединить два набора данных и просмотреть максимальные скорости птиц в обоих наборах данных

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

В предыдущем примере результирующее значение для duck отсутствует, потому что максимум NaN и float — это NaN. Поэтому в примере мы установили fill_value=0, поэтому максимальное возвращаемое значение будет значением из некоторого набора данных.

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