关于pandas中的.update()方法解析

在使用Python进行数据分析和处理的过程中，pandas库是不可或缺的工具之一。它提供了丰富的数据结构和函数，可以方便地处理和分析数据。其中，pandas中的.update()方法是一个非常有用的函数，可以用于将一个DataFrame或Series对象中的缺失值用另一个对象中的值来填充，以便更好地处理和分析数据。

1. .update()方法的基本用法

要理解.update()方法的用法，我们先来看一个简单的示例。

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})
# 使用.update()方法将df1中的缺失值用df2中的值进行填充
df1.update(df2)
print(df1)

运行上述代码，得到的输出结果如下：

   A   B

0  7  10
1  8  11
2  9  12

可以看到，.update()方法将df1中的缺失值用df2中对应位置的值进行填充，从而得到了一个新的DataFrame对象。

2. .update()方法的返回值

.update()方法在执行填充操作后，并不会返回一个新的对象，而是直接在原对象上进行修改。这是因为pandas中的大部分函数都是基于原地操作，可以提高性能和减少内存的使用。

因此，如果我们想要保存填充后的结果，可以将填充操作直接应用在要保存的对象上，而不需要额外的赋值操作。

3. .update()方法的填充规则

.update()方法的填充规则非常简单，就是将目标对象中的缺失值用源对象中的对应值进行填充。如果目标对象中某个位置的值已经存在，则不进行填充。

下面我们来看一个填充规则更复杂的示例。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, pd.NA, 6]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [pd.NA, 11, pd.NA]})
df1.update(df2)
print(df1)

运行上述代码，得到的输出结果如下：

   A    B

0  7  4.0
1  8  11.0
2  9  6.0

可以看到，.update()方法将df1中的缺失值用df2中的对应值进行了填充。而对于df2中已经存在的值，不会对df1进行修改。