python-熊猫与NaN合并

发布时间：2020-12-17 17:38:50 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我正在尝试合并两个在键列中都具有NaN的数据框. NaN不等于NaN,但是“键”列中的两个NaN是匹配的.为什么会这样,我如何才能使它们不匹配？我正在使用python 3.6. df1 = pd.DataFrame({'key': [3,2,1,np.nan,5],'value': np.random.randn(6)})df2 = pd.DataFram

我正在尝试合并两个在键列中都具有NaN的数据框. NaN不等于NaN,但是“键”列中的两个NaN是匹配的.为什么会这样,我如何才能使它们不匹配？我正在使用python 3.6.

df1 = pd.DataFrame({'key': [3,2,1,np.nan,5],'value': np.random.randn(6)})
df2 = pd.DataFrame({'key': [1,3,np.nan],'value': np.random.randn(3)})

df = pd.merge(df1,df2,on='key',how='left')

print(df1)
print(df2)
print(df)

   key     value
0  3.0  0.642917
1  2.0  1.347245
2  1.0 -1.381299
3  1.0  1.839940
4  NaN  0.770599
5  5.0 -0.137404

   key     value
0  1.0  0.580794
1  3.0  0.569973
2  NaN -0.078336

   key   value_x   value_y
0  3.0  0.642917  0.569973
1  2.0  1.347245       NaN
2  1.0 -1.381299  0.580794
3  1.0  1.839940  0.580794
4  NaN  0.770599 -0.078336
5  5.0 -0.137404       NaN

np.nan == np.nan
Out[25]: False

最佳答案

我曾经回答过“为什么”部分的问题,您可以在Why does pandas merge on NaN?上阅读更多内容.

要解决此问题,为什么不合并之前先调用dropna？

df1.merge(df2.dropna(subset=['key']),how='left')

   key   value_x   value_y
0  3.0 -0.177450 -1.879047
1  2.0  0.179939       NaN
2  1.0 -1.033730 -1.433606
3  1.0  1.426648 -1.433606
4  NaN -0.320173       NaN
5  5.0 -1.824740       NaN

（编辑：李大同）

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