Python | Serie Pandas.combine_first()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

El método Pandas combine_first()se utiliza para combinar dos series en una. El resultado es la unión de las dos series, es decir, en caso de valor nulo en la serie de llamadas, se toma el valor de la serie pasada. En el caso de ambos valores nulos en el mismo índice, se devuelve nulo en ese índice.

Nota: Este método es diferente de Series.combine() que toma una función como parámetro para decidir el valor de salida.

Sintaxis: Series.combine_first(otro)

Parámetros:
otro: Otras series a combinar con la serie llamante.

Tipo de retorno: serie Pandas

Ejemplo: en este ejemplo, se crean dos series a partir de una lista utilizando el método
Pandas . Series()Algunos valores nulos también se pasan a cada lista usando Numpy np.nan. Ambas series se combinan luego usando el .combine_first()método. Al principio, el método es llamado por series1 y el resultado se almacena en result1 y luego, de manera similar, es llamado por series2 y almacenado en result2 . A continuación, se imprimen ambas series devueltas para comparar los resultados.

# importing pandas module  
import pandas as pd  
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# creating series 1 
series1 = pd.Series([70, 5, 0, 225, 1, 16, np.nan, 10, np.nan]) 
    
# creating series 2 
series2 = pd.Series([27, np.nan, 2, 23, 1, 95, 53, 10, 5]) 
  
# combining and returning results to variable
# calling on series1
result1 = series1.combine_first(series2)
  
# calling on series2
result2 = series2.combine_first(series1)
  
# printing result
print('Result 1:\n', result1, '\n\nResult 2:\n', result2)

Salida:
como se muestra en la salida, aunque se combinaron las mismas series, pero las salidas son diferentes. Esto se debe al combine_first()método de priorizar la primera serie (serie de llamadas) antes. Si hay un valor nulo en esa posición, toma el valor en el mismo índice de la segunda serie.

Result 1:
 0     70.0
1      5.0
2      0.0
3    225.0
4      1.0
5     16.0
6     53.0
7     10.0
8      5.0
dtype: float64 

Result 2:
 0    27.0
1     5.0
2     2.0
3    23.0
4     1.0
5    95.0
6    53.0
7    10.0
8     5.0
dtype: float64