从与索引对齐的两个熊猫系列中获取非空字符串值的有效方法

Question

我也有两个带有nan熊猫字符串系列，让我们说：

a = pd.Series(['A', 'B', np.nan, np.nan])
b = pd.Series(['A', np.nan, 'C', np.nan])

和所需的输出如下：

result = ['A', 'B', 'C', np.nan]

什么可能是获得所需结果的最有效和最pythonic 的方式。 请注意，我的系列包含 100 万个条目，因此最有效的方式（可能使用numpy ）也是可以接受的。

Answer 1

我建议使用fillna 。

a.fillna(b)

0      A
1      B
2      C
3    NaN
dtype: object

Answer 2

尝试这个：

print(pd.DataFrame([a,b]).apply(lambda x: next(iter(x.dropna().tolist()),np.nan),axis=0))

更好的是conbine_first ：

print(a.combine_first(b))

两个输出：

0      A
1      B
2      C
3    NaN
dtype: object