呆鳥云：“在學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)分析的過程中，呆鳥發(fā)現(xiàn)直接看官檔就是牛逼啊呼伸，內(nèi)容全面、豐富钝尸、詳細(xì)括享，而 Python 數(shù)據(jù)分析里最核心的莫過于 pandas，于是就想翻譯 pandas 官檔珍促，于是就發(fā)現(xiàn)了 pypandas.cn 這個(gè)項(xiàng)目铃辖，于是就加入了 pandas 中文官檔翻譯小組，于是就沒時(shí)間更新公眾號猪叙，于是就犯懶想把翻譯與校譯的 pandas 當(dāng)公眾號文章發(fā)上來娇斩，于是今后大家就可以在這里看了⊙妫”
本節(jié)介紹 pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)用法犬第。下列代碼創(chuàng)建示例數(shù)據(jù)對象：
In [1]: index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
In [2]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index,
...: columns=['A', 'B', 'C'])
...:
Head 與 Tail
head() 與 tail() 用于快速預(yù)覽 Series 與 DataFrame，默認(rèn)顯示 5 條數(shù)據(jù)芒帕，也可以指定要顯示的數(shù)量歉嗓。
In [4]: long_series = pd.Series(np.random.randn(1000))
In [5]: long_series.head()
Out[5]:
0 -1.157892
1 -1.344312
2 0.844885
3 1.075770
4 -0.109050
dtype: float64
In [6]: long_series.tail(3)
Out[6]:
997 -0.289388
998 -1.020544
999 0.589993
dtype: float64
屬性與底層數(shù)據(jù)
Pandas 可以通過多個(gè)屬性訪問元數(shù)據(jù)：
-
shape:
- 輸出對象的軸維度，與 ndarray 一致
-
軸標(biāo)簽
- Series: Index (僅有此軸)
- DataFrame: Index (行) 與列
注意： 為屬性賦值是安全的背蟆！
In [7]: df[:2]
Out[7]:
A B C
2000-01-01 -0.173215 0.119209 -1.044236
2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929
In [8]: df.columns = [x.lower() for x in df.columns]
In [9]: df
Out[9]:
a b c
2000-01-01 -0.173215 0.119209 -1.044236
2000-01-02 -0.861849 -2.104569 -0.494929
2000-01-03 1.071804 0.721555 -0.706771
2000-01-04 -1.039575 0.271860 -0.424972
2000-01-05 0.567020 0.276232 -1.087401
2000-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427
2000-01-07 0.524988 0.404705 0.577046
2000-01-08 -1.715002 -1.039268 -0.370647
Pandas 對象（Index鉴分， Series， DataFrame）相當(dāng)于數(shù)組的容器带膀，用于存儲數(shù)據(jù)志珍，并執(zhí)行計(jì)算。大部分類型的底層數(shù)組都是 numpy.ndarray垛叨。不過伦糯，pandas 與第三方支持庫一般都會擴(kuò)展 Numpy 類型系統(tǒng)，添加自定義數(shù)組（見數(shù)據(jù)類型）嗽元。
獲取 Index 或 Series 里的數(shù)據(jù)敛纲，請用 .array 屬性。
In [10]: s.array
Out[10]:
<PandasArray>
[ 0.4691122999071863, -0.2828633443286633, -1.5090585031735124,
-1.1356323710171934, 1.2121120250208506]
Length: 5, dtype: float64
In [11]: s.index.array
Out[11]:
<PandasArray>
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
Length: 5, dtype: object
array 一般指 ExtensionArray还棱。至于什么是 ExtensionArray 及 pandas 為什么要用 ExtensionArray 不是本節(jié)要說明的內(nèi)容载慈。更多信息請參閱數(shù)據(jù)類型惭等。
提取 Numpy 數(shù)組珍手，用 to_numpy() 或 numpy.asarray()。
In [12]: s.to_numpy()
Out[12]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356, 1.2121])
In [13]: np.asarray(s)
Out[13]: array([ 0.4691, -0.2829, -1.5091, -1.1356, 1.2121])
Series 與 Index 的類型是 ExtensionArray 時(shí)， to_numpy() 會復(fù)制數(shù)據(jù)琳要，并強(qiáng)制轉(zhuǎn)換值寡具。詳情見數(shù)據(jù)類型。
to_numpy() 可以控制 numpy.ndarray 生成的數(shù)據(jù)類型稚补。以帶時(shí)區(qū)的 datetime 為例童叠，Numpy 未提供時(shí)區(qū)信息的 datetime 數(shù)據(jù)類型，pandas 則提供了兩種表現(xiàn)形式：
一種是帶
Timestamp的numpy.ndarray课幕，提供了正確的tz信息厦坛。另一種是
datetime64[ns]，這也是numpy.ndarray乍惊，值被轉(zhuǎn)換為 UTC杜秸，但去掉了時(shí)區(qū)信息。
時(shí)區(qū)信息可以用 dtype=object 保存润绎。
In [14]: ser = pd.Series(pd.date_range('2000', periods=2, tz="CET"))
In [15]: ser.to_numpy(dtype=object)
Out[15]:
array([Timestamp('2000-01-01 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D'),
Timestamp('2000-01-02 00:00:00+0100', tz='CET', freq='D')],
dtype=object)
或用 dtype='datetime64[ns]' 去除撬碟。
In [16]: ser.to_numpy(dtype="datetime64[ns]")
Out[16]:
array(['1999-12-31T23:00:00.000000000', '2000-01-01T23:00:00.000000000'],
dtype='datetime64[ns]')
獲取 DataFrame 里的原數(shù)據(jù)略顯復(fù)雜。DataFrame 里所有列的數(shù)據(jù)類型都一樣時(shí)莉撇，DataFrame.to_numpy() 返回底層數(shù)據(jù)：
In [17]: df.to_numpy()
Out[17]:
array([[-0.1732, 0.1192, -1.0442],
[-0.8618, -2.1046, -0.4949],
[ 1.0718, 0.7216, -0.7068],
[-1.0396, 0.2719, -0.425 ],
[ 0.567 , 0.2762, -1.0874],
[-0.6737, 0.1136, -1.4784],
[ 0.525 , 0.4047, 0.577 ],
[-1.715 , -1.0393, -0.3706]])
DataFrame 為同質(zhì)型數(shù)據(jù)時(shí)呢蛤，pandas 直接修改原始 ndarray，所做修改會直接反應(yīng)在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里棍郎。對于異質(zhì)型數(shù)據(jù)其障，即 DataFrame 列的數(shù)據(jù)類型不一樣時(shí)，就不是這種操作模式了涂佃。與軸標(biāo)簽不同静秆，不能為值的屬性賦值。
::: tip 注意
處理異質(zhì)型數(shù)據(jù)時(shí)巡李，輸出結(jié)果 ndarray 的數(shù)據(jù)類型適用于涉及的各類數(shù)據(jù)抚笔。若 DataFrame 里包含字符串，輸出結(jié)果的數(shù)據(jù)類型就是 object侨拦。要是只有浮點(diǎn)數(shù)或整數(shù)殊橙，則輸出結(jié)果的數(shù)據(jù)類型是浮點(diǎn)數(shù)。
:::
以前狱从，pandas 推薦用 Series.values 或 DataFrame.values 從 Series 或 DataFrame 里提取數(shù)據(jù)膨蛮。舊有代碼庫或在線教程里仍在用這種操作，但其實(shí) pandas 已經(jīng)對此做出了改進(jìn)季研，現(xiàn)在推薦用 .array 或 to_numpy 這兩種方式提取數(shù)據(jù)敞葛，別再用 .values 了。.values 有以下幾個(gè)缺點(diǎn)：
Series 含擴(kuò)展類型時(shí)与涡，Series.values 無法判斷到底是該返回 Numpy
array惹谐，還是返回ExtensionArray持偏。而Series.array則只返回ExtensionArray，且不會復(fù)制數(shù)據(jù)氨肌。Series.to_numpy()則返回 Numpy 數(shù)組鸿秆，其代價(jià)是需要復(fù)制、并強(qiáng)制轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的值怎囚。DataFrame 含多種數(shù)據(jù)類型時(shí)卿叽，
DataFrame.values會復(fù)制數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)的值強(qiáng)制轉(zhuǎn)換同一種數(shù)據(jù)類型恳守，這是一種代價(jià)較高的操作考婴。DataFrame.to_numpy()則返回 Numpy 數(shù)組，這種方式更清晰催烘，也不會把 DataFrame 里的數(shù)據(jù)都當(dāng)作一種類型蕉扮。
加速操作
借助 numexpr 與 bottleneck 支持庫，pandas 可以加速特定類型的二進(jìn)制數(shù)值與布爾操作颗圣。
處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)喳钟，這兩個(gè)支持庫特別有用，加速效果也非常明顯在岂。 numexpr 使用智能分塊奔则、緩存與多核技術(shù)。bottleneck 是一組專屬 cython 例程蔽午，處理含 nans 值的數(shù)組時(shí)易茬，特別快。
請看下面這個(gè)例子（DataFrame 包含 100 列 X 10 萬行數(shù)據(jù)）:
| 操作 | 0.11.0版 (ms) | 舊版 (ms) | 提升比率 |
|---|---|---|---|
df1 > df2 |
13.32 | 125.35 | 0.1063 |
df1 * df2 |
21.71 | 36.63 | 0.5928 |
df1 + df2 |
22.04 | 36.50 | 0.6039 |
強(qiáng)烈建議安裝這兩個(gè)支持庫及老，了解更多信息抽莱，請參閱推薦支持庫。
這兩個(gè)支持庫默認(rèn)為啟用狀態(tài)骄恶，可用以下選項(xiàng)設(shè)置：
0.20.0 版新增
pd.set_option('compute.use_bottleneck', False)
pd.set_option('compute.use_numexpr', False)
二進(jìn)制操作
pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之間執(zhí)行二進(jìn)制操作食铐，要注意下列兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：
- 多維（DataFrame）與低維（Series）對象之間的廣播機(jī)制；
- 計(jì)算中的缺失值處理僧鲁。
這兩個(gè)問題可以同時(shí)處理虐呻，但下面先介紹怎么分開處理。
匹配/廣播機(jī)制
DataFrame 支持 add()寞秃、sub()斟叼、mul()、div() 及 radd()春寿、rsub() 等方法執(zhí)行二進(jìn)制操作朗涩。廣播機(jī)制重點(diǎn)關(guān)注輸入的 Series。通過 axis 關(guān)鍵字绑改，匹配 index 或 columns 即可調(diào)用這些函數(shù)谢床。
In [18]: df = pd.DataFrame({
....: 'one': pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']),
....: 'two': pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']),
....: 'three': pd.Series(np.random.randn(3), index=['b', 'c', 'd'])})
....:
In [19]: df
Out[19]:
one two three
a 1.394981 1.772517 NaN
b 0.343054 1.912123 -0.050390
c 0.695246 1.478369 1.227435
d NaN 0.279344 -0.613172
In [20]: row = df.iloc[1]
In [21]: column = df['two']
In [22]: df.sub(row, axis='columns')
Out[22]:
one two three
a 1.051928 -0.139606 NaN
b 0.000000 0.000000 0.000000
c 0.352192 -0.433754 1.277825
d NaN -1.632779 -0.562782
In [23]: df.sub(row, axis=1)
Out[23]:
one two three
a 1.051928 -0.139606 NaN
b 0.000000 0.000000 0.000000
c 0.352192 -0.433754 1.277825
d NaN -1.632779 -0.562782
In [24]: df.sub(column, axis='index')
Out[24]:
one two three
a -0.377535 0.0 NaN
b -1.569069 0.0 -1.962513
c -0.783123 0.0 -0.250933
d NaN 0.0 -0.892516
In [25]: df.sub(column, axis=0)
Out[25]:
one two three
a -0.377535 0.0 NaN
b -1.569069 0.0 -1.962513
c -0.783123 0.0 -0.250933
d NaN 0.0 -0.892516
還可以用 Series 對齊多重索引 DataFrame 的某一層級兄一。
In [26]: dfmi = df.copy()
In [27]: dfmi.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'a'), (1, 'b'),
....: (1, 'c'), (2, 'a')],
....: names=['first', 'second'])
....:
In [28]: dfmi.sub(column, axis=0, level='second')
Out[28]:
one two three
first second
1 a -0.377535 0.000000 NaN
b -1.569069 0.000000 -1.962513
c -0.783123 0.000000 -0.250933
2 a NaN -1.493173 -2.385688
Series 與 Index 還支持 divmod() 內(nèi)置函數(shù)，該函數(shù)同時(shí)執(zhí)行向下取整除與模運(yùn)算萤悴，返回兩個(gè)與左側(cè)類型相同的元組。示例如下：
In [29]: s = pd.Series(np.arange(10))
In [30]: s
Out[30]:
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
dtype: int64
In [31]: div, rem = divmod(s, 3)
In [32]: div
Out[32]:
0 0
1 0
2 0
3 1
4 1
5 1
6 2
7 2
8 2
9 3
dtype: int64
In [33]: rem
Out[33]:
0 0
1 1
2 2
3 0
4 1
5 2
6 0
7 1
8 2
9 0
dtype: int64
In [34]: idx = pd.Index(np.arange(10))
In [35]: idx
Out[35]: Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype='int64')
In [36]: div, rem = divmod(idx, 3)
In [37]: div
Out[37]: Int64Index([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3], dtype='int64')
In [38]: rem
Out[38]: Int64Index([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0], dtype='int64')
divmod() 還支持元素級運(yùn)算：
In [39]: div, rem = divmod(s, [2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6])
In [40]: div
Out[40]:
0 0
1 0
2 0
3 1
4 1
5 1
6 1
7 1
8 1
9 1
dtype: int64
In [41]: rem
Out[41]:
0 0
1 1
2 2
3 0
4 0
5 1
6 1
7 2
8 2
9 3
dtype: int64
缺失值與填充缺失值操作
Series 與 DataFrame 的算數(shù)函數(shù)支持 fill_value 選項(xiàng)皆的，即用指定值替換某個(gè)位置的缺失值覆履。比如，兩個(gè) DataFrame 相加费薄，除非兩個(gè) DataFrame 里同一個(gè)位置都有缺失值硝全，其相加的和仍為 NaN，如果只有一個(gè) DataFrame 里存在缺失值楞抡，則可以用 fill_value 指定一個(gè)值來替代 NaN伟众，當(dāng)然，也可以用 fillna 把 NaN 替換為想要的值召廷。
下面的第 43 條代碼里凳厢，Pandas 官檔沒有寫 df2 是哪里來的，這里補(bǔ)上竞慢，與 df 類似先紫。
df2 = pd.DataFrame({ ....: 'one': pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c']), ....: 'two': pd.Series(np.random.randn(4), index=['a', 'b', 'c', 'd']), ....: 'three': pd.Series(np.random.randn(3), index=['a', 'b', 'c', 'd'])}) ....:
In [42]: df
Out[42]:
one two three
a 1.394981 1.772517 NaN
b 0.343054 1.912123 -0.050390
c 0.695246 1.478369 1.227435
d NaN 0.279344 -0.613172
In [43]: df2
Out[43]:
one two three
a 1.394981 1.772517 1.000000
b 0.343054 1.912123 -0.050390
c 0.695246 1.478369 1.227435
d NaN 0.279344 -0.613172
In [44]: df + df2
Out[44]:
one two three
a 2.789963 3.545034 NaN
b 0.686107 3.824246 -0.100780
c 1.390491 2.956737 2.454870
d NaN 0.558688 -1.226343
In [45]: df.add(df2, fill_value=0)
Out[45]:
one two three
a 2.789963 3.545034 1.000000
b 0.686107 3.824246 -0.100780
c 1.390491 2.956737 2.454870
d NaN 0.558688 -1.226343
比較操作
與上一小節(jié)的算數(shù)運(yùn)算類似，Series 與 DataFrame 還支持 eq筹煮、ne遮精、lt、gt败潦、le本冲、ge 等二進(jìn)制比較操作的方法：
| 序號 | 縮寫 | 英文 | 中文 |
|---|---|---|---|
| 1 | eq | equal to | 等于 |
| 2 | ne | not equal to | 不等于 |
| 3 | lt | less than | 小于 |
| 4 | gt | greater than | 大于 |
| 5 | le | less than or equal to | 小于等于 |
| 6 | ge | greater than or equal to | 大于等于 |
In [46]: df.gt(df2)
Out[46]:
one two three
a False False False
b False False False
c False False False
d False False False
In [47]: df2.ne(df)
Out[47]:
one two three
a False False True
b False False False
c False False False
d True False False
這些操作生成一個(gè)與左側(cè)輸入對象類型相同的 pandas 對象，即劫扒，dtype 為 bool檬洞。這些 boolean 對象可用于索引操作，參閱布爾索引小節(jié)沟饥。
布爾簡化
empty疮胖、any()、all()闷板、bool() 可以把數(shù)據(jù)匯總簡化至單個(gè)布爾值澎灸。
In [48]: (df > 0).all()
Out[48]:
one False
two True
three False
dtype: bool
In [49]: (df > 0).any()
Out[49]:
one True
two True
three True
dtype: bool
還可以進(jìn)一步把上面的結(jié)果簡化為單個(gè)布爾值。
In [50]: (df > 0).any().any()
Out[50]: True
通過 empty 屬性遮晚，可以驗(yàn)證 pandas 對象是否為空性昭。
In [51]: df.empty
Out[51]: False
In [52]: pd.DataFrame(columns=list('ABC')).empty
Out[52]: True
用 bool() 方法驗(yàn)證單元素 pandas 對象的布爾值。
In [53]: pd.Series([True]).bool()
Out[53]: True
In [54]: pd.Series([False]).bool()
Out[54]: False
In [55]: pd.DataFrame([[True]]).bool()
Out[55]: True
In [56]: pd.DataFrame([[False]]).bool()
Out[56]: False
::: danger 警告
以下代碼：
>>> if df:
... pass
或
>>> df and df2
上述代碼試圖比對多個(gè)值县遣，因此糜颠，這兩種操作都會觸發(fā)錯誤：
ValueError: The truth value of an array is ambiguous. Use a.empty, a.any() or a.all().
:::
了解詳情汹族，請參閱各種坑小節(jié)的內(nèi)容。
比較對象是否等效
一般情況下其兴，多種方式都能得出相同的結(jié)果顶瞒。以 df + df 與 df * 2 為例。應(yīng)用上一小節(jié)學(xué)到的知識元旬，測試這兩種計(jì)算方式的結(jié)果是否一致榴徐，一般人都會用 (df + df == df * 2).all()，不過匀归，這個(gè)表達(dá)式的結(jié)果是 False：
In [57]: df + df == df * 2
Out[57]:
one two three
a True True False
b True True True
c True True True
d False True True
In [58]: (df + df == df * 2).all()
Out[58]:
one False
two True
three False
dtype: bool
注意：布爾型 DataFrame df + df == df * 2 中有 False 值坑资！這是因?yàn)閮蓚€(gè) NaN 值的比較結(jié)果為不等：
In [59]: np.nan == np.nan
Out[59]: False
為了驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否等效，Series 與 DataFrame 等 N 維框架提供了 equals() 方法穆端，袱贮，用這個(gè)方法驗(yàn)證 NaN 值的結(jié)果為相等。
In [60]: (df + df).equals(df * 2)
Out[60]: True
注意：Series 與 DataFrame 索引的順序必須一致体啰，驗(yàn)證結(jié)果才能為 True：
In [61]: df1 = pd.DataFrame({'col': ['foo', 0, np.nan]})
In [62]: df2 = pd.DataFrame({'col': [np.nan, 0, 'foo']}, index=[2, 1, 0])
In [63]: df1.equals(df2)
Out[63]: False
In [64]: df1.equals(df2.sort_index())
Out[64]: True
比較 array 型對象
用標(biāo)量值與 pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對比數(shù)據(jù)元素非常簡單：
In [65]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo'
Out[65]:
0 True
1 False
2 False
dtype: bool
In [66]: pd.Index(['foo', 'bar', 'baz']) == 'foo'
Out[66]: array([ True, False, False])
pandas 還能對比兩個(gè)等長 array 對象里的數(shù)據(jù)元素：
In [67]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Index(['foo', 'bar', 'qux'])
Out[67]:
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
In [68]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == np.array(['foo', 'bar', 'qux'])
Out[68]:
0 True
1 True
2 False
dtype: bool
對比不等長的 Index 或 Series 對象會觸發(fā) ValueError：
In [55]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo', 'bar'])
ValueError: Series lengths must match to compare
In [56]: pd.Series(['foo', 'bar', 'baz']) == pd.Series(['foo'])
ValueError: Series lengths must match to compare
注意： 這里的操作與 Numpy 的廣播機(jī)制不同：
In [69]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([2])
Out[69]: array([False, True, False])
Numpy 無法執(zhí)行廣播操作時(shí)秧骑，返回 False:
In [70]: np.array([1, 2, 3]) == np.array([1, 2])
Out[70]: False
合并重疊數(shù)據(jù)集
有時(shí)會合并兩個(gè)近似數(shù)據(jù)集虐拓，兩個(gè)數(shù)據(jù)集中，其中一個(gè)的數(shù)據(jù)比另一個(gè)多。比如磨镶，展示特定經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的兩個(gè)數(shù)據(jù)序列偎捎，其中一個(gè)是“高質(zhì)量”指標(biāo)杨耙，另一個(gè)是“低質(zhì)量”指標(biāo)衬廷。一般來說，低質(zhì)量序列可能包含更多的歷史數(shù)據(jù)搀擂，或覆蓋更廣的數(shù)據(jù)西潘。因此，要合并這兩個(gè) DataFrame 對象哨颂，其中一個(gè) DataFrame 中的缺失值將按指定條件用另一個(gè) DataFrame 里類似標(biāo)簽中的數(shù)據(jù)進(jìn)行填充喷市。要實(shí)現(xiàn)這一操作，請用下列代碼中的 combine_first() 函數(shù)威恼。
In [71]: df1 = pd.DataFrame({'A': [1., np.nan, 3., 5., np.nan],
....: 'B': [np.nan, 2., 3., np.nan, 6.]})
....:
In [72]: df2 = pd.DataFrame({'A': [5., 2., 4., np.nan, 3., 7.],
....: 'B': [np.nan, np.nan, 3., 4., 6., 8.]})
....:
In [73]: df1
Out[73]:
A B
0 1.0 NaN
1 NaN 2.0
2 3.0 3.0
3 5.0 NaN
4 NaN 6.0
In [74]: df2
Out[74]:
A B
0 5.0 NaN
1 2.0 NaN
2 4.0 3.0
3 NaN 4.0
4 3.0 6.0
5 7.0 8.0
In [75]: df1.combine_first(df2)
Out[75]:
A B
0 1.0 NaN
1 2.0 2.0
2 3.0 3.0
3 5.0 4.0
4 3.0 6.0
5 7.0 8.0
通用的 DataFrame 合并方法
上述 combine_first() 方法調(diào)用了更普適的 DataFrame.combine() 方法品姓。該方法提取另一個(gè) DataFrame 及合并器函數(shù)，并將之與輸入的 DataFrame 對齊箫措，再傳遞與 Series 配對的合并器函數(shù)（比如腹备，名稱相同的列）。
下面的代碼復(fù)現(xiàn)了上述的 combine_first() 函數(shù)：
In [76]: def combiner(x, y):
....: return np.where(pd.isna(x), y, x)
....:
