Python 还使用NA值的Series.update（）？

some_series.update（other_series）

将覆盖

some_series

上的所有值，并使用

other_series

中的匹配值（按索引）覆盖这些值。但是，它确实会像“无”一样跳过所有NA值

如果我想从

other_series

更新

某些_series

，但也要应用NA值，我应该使用什么

澄清一下，这就是我想要的：

In [197]: some_series
Out[197]: 
0    1
1    2
dtype: int64

In [198]: other_series
Out[198]: 
0    None
dtype: object

In [203]: some_series  # after overriding it with other_series:
Out[203]: 
0    None
1       2
dtype: object

---

我不确定这是不是最好的方法，但这里有一种方法。您必须确保要更新的系列包括另一个系列（例如，使用reindex）

注意：没有这个阶段，如果你只是尝试更新，你会得到一个键错误

---

要仅更新s的索引，请使用交点：

In [21]: ind = t.index.intersection(s.index)

In [22]: s.loc[ind] = t.loc[ind]

In [23]: s
Out[23]:
0     1
1   NaN
dtype: float64

---

以下方法可行，它使用

loc

和其他系列索引来屏蔽我们要覆盖的元素：

In [106]:

some_series = pd.Series([1, 2])
other_series = pd.Series([None])
some_series.loc[other_series.index] = other_series
some_series
Out[106]:
0   NaN
1     2
dtype: float64

---

在这种情况下，

loc

是非常不必要的

这不是

some_series=other_series

所能做的吗？您使用update是因为这两个系列的索引范围不同吗？如果没有，我只会使用some_series=other_series.copy（）@MarkGraph我认为这里没有必要显式调用

copy（）

，我测试了它，它确实创建了对另一个的引用series@EdChum：似乎不是这样：

some_series=series（[1,2]）；其他_系列=系列（[无]）；一些系列=其他系列#=>（0无）

。我需要的是

（0 None，1 2）

。我不明白你怎么会期望这样的结果，因为看起来你想要的是类似于

pd.concat（[其他系列，某些系列]，忽略索引=True）

，而不是试图覆盖lhsThanks，但实际上我不希望

t

上任何不在

s

中的标签在

res

中。换句话说，我只想用相应的（按标签）

t

值覆盖

s

中的值。@DunPeal更新（使用交集而不是并集）谢谢！你所说的“loc在这种情况下是非常不必要的”是什么意思？我的意思是

some_series[other_series.index]=other_series

如果

other_series

包含

some_series

之外的索引，那么它也会起作用！这是一个关键错误（@AndyHayden是真的，但这个定义太模糊了，我已经放弃了进一步的润色，加上我正在观看《30rock》并决定如何浪费我的选票tomorrow@EdChum哈，你说这是一个定义不明确的-（I）！…不期待醒来的结果。手指交叉赞成。

some_series[other_series.index] = other_series

In [106]:

some_series = pd.Series([1, 2])
other_series = pd.Series([None])
some_series.loc[other_series.index] = other_series
some_series
Out[106]:
0   NaN
1     2
dtype: float64

some_series[other_series.index] = other_series