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合并重叠数据教师：亢华爱北京信息职业技术学院商务数据分析与应用专业教学资源库目录Contents合并重叠数据概述1PART概述概述在处理数据的过程中，当一个DataFrame对象中出现了缺失数据，而对于这些缺失数据，我们希望可以使用其他DataFrame对象中的数据填充，这时可以通过combine_first()方法填充缺失数据概述上述方法中只有一个参数other，该参数用于接收填充缺失值的DataFrame对象combine_first()方法的语法格式：combine_first(other)2PART合并重叠数据合并重叠数据假设现在有left表与right表，其中left表中存在3个缺失的数据，而right表中的数据是完整的，并且right表与left表有相同的索引名，此时我们可以使用right表中的数据来填充left表的缺失数据，得到一个新的result表，如图所示合并重叠数据接下来，编写代码实现上述合并重叠数据的过程，即使用right表的数据替换left表的缺失数据，具体代码如下In[32]：importpandasaspdimportnumpyasnpfromnumpyimportNANleft=pd.DataFrame({'A'：[np.nan，'A0'，'A1'，'A2']，'B'：[np.nan，'B1'，'np.nan'，'B3']，'key'：['K0'，'K1'，'K2'，'K3']})right=pd.DatmFrame({'A'：['C0'，'C1'，'C2']，'B'：['D0'，'Dl'，'D2']}，index=[1，0，2])#用right的数据填充：left缺失的部分bine_first(right)Out[32]：ABkey0C1D1K01A1B1K12A2D2K23A3B3K3需要强调的是，使用combine_first()方法合并两个DataFrame对象时，必须确保它们的行索引和列索引有重叠的部分。合并重叠数据参考文献[1]黑马程序员.Python数据分析与应用:从数据获取到可视化

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