Python 熊猫：合并两个数据帧

假设我有以下两个

数据帧

：

  X    Y    Z
1 0.0  0.0  0.0
2 1.0  2.0  3.0
3 4.0  2.0  0.0
4 NaN  NaN  NaN
5 NaN  NaN  NaN
6 NaN  NaN  NaN
7 NaN  NaN  NaN
8 NaN  NaN  NaN

及

我想用第二个

数据框中的值来填充第一个
数据框中缺少的数据。结果应该如下所示：

  X    Y    Z
1 0.0  0.0  0.0
2 1.0  2.0  3.0
3 4.0  2.0  0.0
4 NaN  NaN  NaN
5 NaN  NaN  NaN
6 9.0  3.0  6.0
7 7.0  4.0  3.0
8 3.0  6.0  8.0

如果可能，我希望避免创建新的
数据框
，而是将第一个
数据框
填充到位

如何执行此操作？
如果重命名第二个数据帧的列，则可以使用concat和groupby，如下所示：

In[96]: df1
Out[96]: 
    X   Y   Z
1   0   0   0
2   1   2   3
3   4   2   0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6 NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN

In[101]: df2
Out[101]: 
    X   Y   Z
1 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6   9   3   6
7   7   4   3
8   3   6   8

In[102]: pd.concat([df1,df2]).groupby(level=0).sum()
Out[102]: 
    X   Y   Z
1   0   0   0
2   1   2   3
3   4   2   0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6   9   3   6
7   7   4   3
8   3   6   8

您只需继续执行
update
，它根据
df2
的值填充第一个数据帧
df1
：

df2.columns = df1.columns

df1.update(df2)

In [118]: df1
Out[118]:
    X   Y   Z
1   0   0   0
2   1   2   3
3   4   2   0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6   9   3   6
7   7   4   3
8   3   6   8

如果将列对齐，则fillna（）将执行以下操作：

df2.columns = df1.column
df1.fillna(df2, inplace=True)
df1

    X   Y   Z
1   0   0   0
2   1   2   3
3   4   2   0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6   9   3   6
7   7   4   3
8   3   6   8

工作起来很有魅力！谢谢！
df2.columns = df1.columns

df1.update(df2)

In [118]: df1
Out[118]:
    X   Y   Z
1   0   0   0
2   1   2   3
3   4   2   0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6   9   3   6
7   7   4   3
8   3   6   8

df2.columns = df1.column
df1.fillna(df2, inplace=True)
df1

    X   Y   Z
1   0   0   0
2   1   2   3
3   4   2   0
4 NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN
6   9   3   6
7   7   4   3
8   3   6   8