我目前有一個csv匯入到Jupyter實驗室。Pandas已經被匯入，資料框架是7845行x14列。我有兩個特定的列，一個名為 "source_app_packets"，另一個是 "source_app_packets.1"。這兩列幾乎是相同的。主要的區別是 "source_app_packets "中丟失的資料在 "source_app_packets.1 "中存在，反之亦然。我的問題是，有什么方法可以將這兩個結合起來嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
你可以使用combine_first:
df["source_app_packets"].combined_first(df["source_app_packets.1")
示例：
import pandas as pd
data = {"source_app_packets"/span>: [1, None, 3, None],"source_app_packets. 1 ":[None,2, None, 4]}。
df = pd.DataFrame(data)
df["source_app_packets"].combined_first(df["source_app_packets.1"] )
輸出以下系列：
0 1.0
1 2.0
2 3.0[/span
34.0
名稱： source_app_packets, dtype: float
uj5u.com熱心網友回復：
如果你也匯入了numpy，你可以使用這樣的東西，它假設你的資料在df中。
import numpy as np
#代碼匯入資料
# 更新 source_app_packets 列
df["source_app_packets"/span>] = np.where(
df["source_app_packets"].isnull（）。
df["source_app_packets.1"]。
df["source_app_packets"]。
)
df.drop(["source_app_packets.1"], axis=1, inplace=True)
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