df.combine_first()
使用相同位置的值更新空元素，它只能是 df1 有空元素时才能被替换，如果数据结构不一致，所得 DataFrame的行索引和列索引将是两者的并集。
df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
df1.combine_first(df2)
'''
A B
0 1.0 3.0
1 0.0 4.0
'''
在上例中，df1 中的 A 和 B 的空值被 df2 中的相同位置值替换。
df1 = pd.DataFrame({'A': [None, 0], 'B': [4, None]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1]}, index=[1, 2])
df1.combine_first(df2)
'''
A B C
0 NaN 4.0 NaN
1 0.0 3.0 1.0
2 NaN 3.0 1.0
'''
在上例中，df1 中的 A 中的空值由于没有相同位置值来替换，仍然为空。
df. combine()
可以与另一个 DataFrame 进行按列组合。使用函数将一个 DataFrame 与其他DataFrame合并，以逐元素合并列。 所得 DataFrame 的行索引和列索引将是两者的并集。
这个函数中有两个参数，分别是两个 df 中对应的 series， 计算后返回一个 Series 或者标量。
df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [4, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
# s1 列总和如果小于 s2列总和取 s1, 否则取 s2
take_smaller = lambda s1, s2: s1 if s1.sum() < s2.sum() else s2
df1.combine(df2, take_smaller)
'''
A B
0 0 3
1 0 3
'''
也可以直接使用 numpy 的函数：
df1 = pd.DataFrame({'A': [5, 0], 'B': [2, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
# 每个对应元素中最小的
df1.combine(df2, np.minimum)
A B
0 1 2
1 0 3
对于空值缺失值可以指定填充值，填充完后代入计算：
df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [3, 3]})
df1.combine(df2, take_smaller, fill_value=-5)
'''
A B
0 0 -5.0
1 0 4.0
''
但是，如果两个数据帧中的相同元素均为“无”，则将保留“无”：
df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [None, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 1], 'B': [None, 3]})
df1.combine(df2, take_smaller, fill_value=-5)
'''
A B
0 0 -5.0
1 0 3.0
'''
以下是轴不同时合并覆盖和行为，均会为空值。
df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 0], 'B': [4, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [-10, 1], }, index=[1, 2])
df1.combine(df2, take_smaller)
'''
A B C
0 NaN NaN NaN
1 NaN 3.0 -10.0
2 NaN 3.0 1.0
'''
# overwrite 不存在的列将不被NaN覆盖
df1.combine(df2, take_smaller, overwrite=False)
'''
A B C
0 0.0 NaN NaN
1 0.0 3.0 -10.0
2 NaN 3.0 1.0
'''
以下是不同行索引的示例：
df2 = pd.DataFrame({'B': [3, 3], 'C': [1, 1], }, index=[1, 2])
df2.combine(df1, take_smaller)
A B C
0 0.0 NaN NaN
1 0.0 3.0 NaN
2 NaN 3.0 NaN
df2.combine(df1, take_smaller, overwrite=False)
A B C
0 0.0 NaN NaN
1 0.0 3.0 1.0
2 NaN 3.0 1.0
df.update()
使用来自另一个 DataFrame 的非NA值进行修改，原 df 为被更新。
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [400, 500, 600]})
new_df = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]})
df.update(new_df)
df
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
DataFrame的长度不会增加，只会更新匹配的索引/列标签上的值。
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': ['x', 'y', 'z']})
new_df = pd.DataFrame({'B': ['d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i']})
df.update(new_df)
df
A B
0 a d
1 b e
2 c f
对于系列，必须设置其名称属性。
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': ['x', 'y', 'z']})
new_column = pd.Series(['d', 'e'], name='B', index=[0, 2])
df.update(new_column)
df
A B
0 a d
1 b y
2 c e
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
'B': ['x', 'y', 'z']})
new_df = pd.DataFrame({'B': ['d', 'e']}, index=[1, 2])
df.update(new_df)
df
A B
0 a x
1 b d
2 c e
如果其他包含NaN，则相应的值不会在原始数据帧中更新。
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
'B': [400, 500, 600]})
new_df = pd.DataFrame({'B': [4, np.nan, 6]})
df.update(new_df)
df
A B
0 1 4.0
1 2 500.0
2 3 6.0