Pandas 合并给出 nan 值

Question

我相当确定我知道为什么我在合并 2 个 DF 后在 DF2 中得到 nan 值，但我不明白如何解决这个问题。我的数据如下所示。 DF2 df 是一个非常大的 DF，其年、月和日可以追溯到 1991 年。我正在尝试将此 DF2 的一个子集与 DF1 中从 year = = 2018。通常 'nan' 值的这个问题是由于 df1、df2 中的列名不匹配或相似但我的列看起来相同的一些不均匀性。

DF1:

Out[2]: 
        plant_name  obsvals  year  month  day  hour
0  COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     2
1  COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     3
2  COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     4
3  COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     5
4  COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     6

我的第二个 df 是这样的： DF2:

             plant_name  business_name maint_region_name  modelvals     dataset  year  month  day  hour
245448  COPPER CROSSING  UNITED STATES           CENTRAL     3839.9  ERA5        2018      1    1     0
245449  COPPER CROSSING  UNITED STATES           CENTRAL        0.0  ERA5        2018      1    1     1
245450  COPPER CROSSING  UNITED STATES           CENTRAL        0.0  ERA5        2018      1    1     2
245451  COPPER CROSSING  UNITED STATES           CENTRAL        0.0  ERA5        2018      1    1     3
245452  COPPER CROSSING  UNITED STATES           CENTRAL        0.0  ERA5        2018      1    1     4

我合并这两个 DF 的想法是这样的，但它使用 how ="inner" 和 how = "left" 在 'modelvals' 列中为 DF2 提供了 'nan' 值。感谢您提出如何合并这 2 个 DF 的想法。

DF3 = DF1.merge(DF2, on=["plant_name", "year", "month", "day", "hour"], how="inner")

输出如下所示：

fdf = DF3[(DF3['year'] == 2018) & (DF3['month'] == 1) & (DF3['day']==1) ]

         plant_name  obsvals  year  month  day  hour  business_name maint_region_name  modelvals     dataset
0   COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     2  UNITED STATES           CENTRAL        NaN  ERA5      
1   COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     3  UNITED STATES           CENTRAL        NaN  ERA5      
2   COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     4  UNITED STATES           CENTRAL        NaN  ERA5      
3   COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     5  UNITED STATES           CENTRAL        NaN  ERA5      
4   COPPER CROSSING      0.0  2018      1    1     6  UNITED STATES           CENTRAL        NaN  ERA5

您可以在 'modelvals' 列中看到 'nan' 值。我在下面包含了 pandas:

的数据类型

DF1:
plant_name     object
obsvals       float64
year            int64
month           int64
day             int64
hour            int64
dtype: object

DF2:
plant_name            object
business_name         object
maint_region_name     object
modelvals            float64
dataset               object
year                   int64
month                  int64
day                    int64
hour                   int64
dtype: object

我正在合并 'plant_name'、'year'、'month'、'day'、'hour'，它们看起来具有相同的数据类型。在代码的前一步中，我在上面显示的合并步骤之前从 DF1 df 中删除了 'nan' 值。

Answer 1

首先，您应该使用 df.dropna() 删除 nan 值。当您删除 nan 值时，索引的顺序可能不正确。

所以运行df.reindex（轴=0）

Pandas 合并给出 nan 值

Pandas Merge Gives nan values

python

merge

nan

pandas