pandas.Series.combine
- Series.combine(other, func, fill_value=None)[source]
-
Объединяет Series со Series или скаляром в соответствии с func.
Объединяет Series и other с помощью func для выполнения поэлементного выбора для объединённой Series. fill_value используется, когда значение отсутствует в одном из двух объединяемых объектов по определённому индексу.
- Параметры:
-
- other:Series или скаляр
-
Значение(я), которые должны быть объединены с Series.
- func:функция
-
Функция, принимающая два скалярных значения в качестве входных данных и возвращающая элемент.
- fill_value:скаляр, необязательно
-
Значение, которое используется, когда индекс отсутствует в одном из Series или в другом. По умолчанию используется соответствующее значение NaN для базового типа данных Series.
- Возвращаемое значение:
-
- Series
-
Результат объединения Series с другим объектом.
См. также
Series.combine_first-
Объединяет значения Series, выбирая значения из вызываемой Series в первую очередь.
Примеры
Рассмотрим 2 набора данных
s1иs2, содержащих максимальные скорости различных 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: float64Теперь, чтобы объединить два набора данных и увидеть максимальные скорости птиц по обоим наборам данных
>>> s1.combine(s2, max) duck NaN eagle 200.0 falcon 345.0 dtype: float64
В предыдущем примере отсутствует значение для утки, потому что максимум NaN и float является NaN. Поэтому в примере мы устанавливаем
fill_value=0, чтобы максимальное возвращаемое 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
© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/2.2.2/reference/api/pandas.Series.combine.html