python – Pandas DataFrame合并选择更高的值

发布时间：2020-12-20 12:02:05 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有两个这样的DataFrame： 1 2 3 0 61.579 0.000000 47.2798611 0.000 0.000000 0.0000002 62.700 9.180000 48.4798613 56.100 40.180000 71.6798614 73.100 50.930000 71.6798615 88.300 37.930000 36.479861 我需要合并它们每次选择更高的值.所有值都是浮

我有两个这样的DataFrame：

1          2          3 
0   61.579   0.000000  47.279861
1    0.000   0.000000   0.000000
2   62.700   9.180000  48.479861
3   56.100  40.180000  71.679861
4   73.100  50.930000  71.679861
5   88.300  37.930000  36.479861

我需要合并它们每次选择更高的值.所有值都是浮点数.
有任何想法吗？我必须循环DataFrames？

解决方法

首先需要 concat,然后需要 groupby和最大聚合：

df1 = pd.DataFrame({0:[4,5,4],1:[7,8,9]})

print (df1)
   0  1
0  4  7
1  5  8
2  4  9


df2 = pd.DataFrame({0:[8,6],1:[9,4,4]})

print (df2)
   0  1
0  8  9
1  5  4
2  6  4

df = pd.concat([df1,df2]).groupby(level=0).max()
print (df)
   0  1
0  8  9
1  5  8
2  6  9

如果需要更快的解决方案使用numpy.where：

a = df1.values
b = df2.values
df = pd.DataFrame(np.where(a > b,a,b),index=df1.index,columns=df1.columns)
print (df)
   0  1
0  8  9
1  5  8
2  6  9

（编辑：李大同）

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