熊猫据帧与更新数据合并

Question

我哈威2个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'date':['2017-01-01','2017-01-02','2017-01-03','2017-01-04','2017-01-05'], 'value':[1,1,1,1,1]}) 
df2 = pd.DataFrame({'date':['2017-01-04','2017-01-05','2017-01-06','2017-01-07','2017-01-08'], 'value':[2,2,2,2,2]}) 

date  value  date  value   
2017-01-01  1  2017-01-04  2 
2017-01-02  1  2017-01-05  2 
2017-01-03  1  2017-01-06  2 
2017-01-04  1  2017-01-07  2 
2017-01-05  1  2017-01-08  2 

需要合并DF1和DF2，得到如下结果：

date  value 
2017-01-01  1 
2017-01-02  1 
2017-01-03  1 
2017-01-04  2 
2017-01-05  2 
2017-01-06  2 
2017-01-07  2 
2017-01-08  2 

Answer 1

您可以使用concat与drop_duplicates通过date列，并保持最后的值：

print (pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates('date', keep='last')) 
     date value 
0 2017-01-01  1 
1 2017-01-02  1 
2 2017-01-03  1 
0 2017-01-04  2 
1 2017-01-05  2 
2 2017-01-06  2 
3 2017-01-07  2 
4 2017-01-08  2 

Answer 2

我相信你可以使用内置在熊猫中的combine_first命令。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.combine_first.html

在这种情况下

你会做

DF3 = df1.combine_first（DF2），如果它的工作原理的情况下，你用一个整数或者如果更换整数

我不是一定你需要有NaN值。