pandas.Series.combine

Series.combine(other, func, fill_value=None) [source]

Объединить Series с Series или скалярным значением в соответствии с func.

Объединить Series и other с помощью func, чтобы выполнить элементное выборочное объединение для объединённого Series. fill_value предполагается, когда значение отсутствует в некотором индексе одного из двух объединяемых объектов.

Параметры:	other : Series or scalar Значение(я), которые будут объединены с Series. func : function Функция, которая принимает два скалярных значения в качестве входных данных и возвращает элемент. fill_value : scalar, optional Значение, которое следует использовать, когда индекс отсутствует в одном из Series или другом. По умолчанию используется соответствующее значение NaN для базового типа данных Series.
Возвращает:	Series Результат объединения Series с другим объектом.

См. также

Series.combine_first

Объединить значения Series, сначала выбирая значения вызываемого Series.

Примеры

Рассмотрим 2 набора данных s1 и s2, содержащие максимальные скорости полёта 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 по двум наборам данных

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

В предыдущем примере результирующее значение для утки отсутствует, поскольку максимум от NaN и числа с плавающей запятой является NaN. Поэтому в примере мы установили fill_value=0, чтобы возвращаемое максимальное значение было значением из какого-либо набора данных.

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