pandas中DataFramejoin()方法处理缺失值的方法讲解

pandas中的DataFrame.join() 方法是用于将两个DataFrame对象按照索引进行连接的方法。在连接的过程中，我们可以选择不同的连接方式，例如内连接、左连接、右连接或者外连接。DataFrame.join() 方法也可以用于处理缺失值。

DataFrame.join() 方法的用法如下：

df1.join(df2, how='inner', on=None, lsuffix='', rsuffix='')

参数说明：

- df2：要连接的第二个DataFrame对象。

- how：连接方式，可以是'inner'（内连接，即取两个DataFrame对象中索引相同的部分），'left'（左连接，即取df1中所有的索引，并将df2中与之匹配的部分进行连接），'right'（右连接，即取df2中所有的索引，并将df1中与之匹配的部分进行连接）或者'outer'（外连接，即取两个DataFrame对象中所有的索引，并将匹配的部分进行连接）。

- on：指定连接的列（默认为None）。

- lsuffix：指定在列名重复时给左侧DataFrame对象的列名添加的后缀（默认为空）。

- rsuffix：指定在列名重复时给右侧DataFrame对象的列名添加的后缀（默认为空）。

下面通过一个例子来演示DataFrame.join() 方法如何处理缺失值。

首先，我们创建两个包含缺失值的DataFrame对象df1和df2：

import pandas as pd
import numpy as np

data1 = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
         'age': [25, 30, np.nan],
         'gender': ['F', 'M', 'M']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'name': ['Alice', 'Bob', 'David'],
         'city': ['New York', 'London', 'Paris']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

输出结果：

      name   age gender
0    Alice  25.0      F
1      Bob  30.0      M
2  Charlie   NaN      M

    name      city
0    Alice  New York
1      Bob    London
2    David     Paris

接下来，我们使用df1.join(df2)进行内连接，并指定name列作为连接的列：

df3 = df1.join(df2.set_index('name'), on='name', how='inner')

输出结果：

      name   age gender      city
0    Alice  25.0      F  New York
1      Bob  30.0      M    London

我们可以看到，连接之后的结果中只保留了两个DataFrame对象中name列相同的部分，并且缺失值被忽略掉了。

如果我们使用左连接或者右连接，那么连接之后的结果中会保留所有的索引，并将缺失值进行填充：

df4 = df1.join(df2.set_index('name'), on='name', how='left')
df5 = df1.join(df2.set_index('name'), on='name', how='right')

输出结果：

      name   age gender      city
0    Alice  25.0      F  New York
1      Bob  30.0      M    London
2  Charlie   NaN      M       NaN

    name   age gender      city
0  Alice  25.0      F  New York
1    Bob  30.0      M    London
2  David   NaN    NaN     Paris

我们可以看到，左连接的结果中保留了df1中的所有索引，并将df2中与之匹配的部分进行连接，缺失值被NaN填充。右连接的结果中保留了df2中的所有索引，并将df1中与之匹配的部分进行连接，缺失值同样被NaN填充。

最后，如果我们使用外连接，那么连接之后的结果中会保留所有的索引，并将缺失值进行填充：

df6 = df1.join(df2.set_index('name'), on='name', how='outer')

输出结果：

      name   age gender      city
0    Alice  25.0      F  New York
1      Bob  30.0      M    London
2  Charlie   NaN      M       NaN
3    David   NaN    NaN     Paris

我们可以看到，外连接的结果中保留了df1和df2中的所有索引，并将匹配的部分进行连接，缺失值同样被NaN填充。

综上所述，我们可以通过DataFrame.join() 方法处理缺失值。根据连接方式的不同，我们可以选择保留索引相同的部分或者保留所有的索引并进行填充。