pandas.Series.combine#

Series.combine(other, func, fill_value=None)[源代码]#

根据将系列与系列或标量组合在一起 func 。

将系列和 other 使用 func 执行组合系列的元素选择。 fill_value 当组合的两个对象之一的某个索引处缺少值时，假定为。

参数

other级数或标量: 要与 Series 。
func功能: 接受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要采用的值。默认情况下，指定对系列的基础数据类型使用适当的NAN值。

退货

系列: 系列与其他对象组合的结果。

参见

Series.combine_first: 组合系列值，首先选择呼叫系列值。

示例

考虑2个数据集 s1 和 s2 包含不同鸟类的最高计时速度。

>>> 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，要合并这两个数据集并查看这两个数据集中鸟类的最高飞行速度

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

在前面的示例中，由于NaN和Float的最大值为NaN，因此缺少为DARK生成的值。因此，在本例中，我们设置了 fill_value=0 ，因此返回的最大值将是某个数据集中的值。

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

pandas.Series.clip

pandas.Series.combine_first