4个Pandas函数用于DataFrame的逐元素比较
通过示例解释。
Pandas数据框是带有标签行和列的二维数据结构。
有时我们需要对两个数据框进行逐个元素的比较。例如：
- 使用另一个数据框中的值更新数据框中的值。
- 比较值并选择更大或更小的值。
在本文中，我们将学习四个不同的Pandas函数，可以用于这些任务。我们还将做出示例，以更好地理解它们之间的区别和相似之处。
让我们首先创建两个将在示例中使用的数据框。
import numpy as npimport pandas as pd# create DataFrames with random integersdf1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(4, 4)), columns=list("ABCD"))df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(4, 4)), columns=list("ABCD"))# add a couple of missing valuesdf1.iloc[2, 3] = np.nandf1.iloc[1, 2] = np.nan
1. combine
combine函数根据给定的函数进行逐个元素的比较。
例如，我们可以选择每个位置上两个值中的最大值。在我们做例子时，这将更清楚。
combined_df = df1.combine(df2, np.maximum)
看一下第一行和第一列中的值。合并的数据框有5和2中的较大值。
如果其中一个值是NaN（即缺失值），则在此位置的合并数据框也有NaN，因为Pandas无法将值与缺失值进行比较。
我们可以使用fill_value参数选择要在缺失值情况下使用的常量值。在将其与另一个数据框中的值进行比较之前，缺失值将使用此值填充。
combined_df = df1.combine(df2, np.maximum, fill_value=0)
df1中有两个NaN值，这些值被填充为0，然后与df2相同位置的值进行比较。
2. combine_first
combine_first函数使用另一个数据框中相同位置的值更新NaN值。
combined_df = df1.combine_first(df2)
如上屏幕截图所示，combined_df 的值与 df1 相同，除了 NaN 值，这些值被 df2 的值填充。
需要注意的是，combine_first 函数不会更新 df1 和 df2 中的值，它只返回第一个数据框的更新版本。
3. update
update 函数使用另一个数据框中相同位置的值来更新数据框中的缺失值。
听起来与 combine_first 函数所做的事情相同。但是，这里有一个重要的区别。
update 函数不返回任何东西，而是直接更新原数据框。因此，原始数据框被修改（或更新）。通过一个例子来更加清晰地说明。
我们有两个数据框，如下所示：
让我们在 df1 上使用 update 函数。
df1.update(df2)这行代码不返回任何东西，但它更新了 df1。更新后的版本如下：
df1 不再包含缺失值，这些缺失值已经使用来自 df2 的值进行了更新。
4. compare
compare 函数比较相同位置的值，并返回一个数据框将它们并排显示。
comparison = df1.compare(df2)
如果特定位置上的值相同，则比较显示它们为 NaN（例如第二行第一列）。我们可以通过使用 keep_equal 参数来改变此行为。
comparison = df1.compare(df2, keep_equal=True)
结论
我们学习了四种不同的 Pandas 函数，可以对两个数据框中的值执行元素级比较。它们都有不同的目的。有些用于更新值，而有些只是进行比较。
会有一些情况下特定的函数是适合使用的，因此最好了解它们所有的函数。
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