複数のdataframeを結合させて、Nanを上書きさせたい

Question

お世話になります。
以下のようなdataframeを結合させたいです。

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import numpy as np

df1=DataFrame([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[7,np.nan,9]],
              columns=['aa','bb','cc'],
              index=['AA','BB','CC'])
 
df2=DataFrame([[np.nan, np.nan, 300],[np.nan,500,np.nan],[np.nan, 800, np.nan]],
              columns=['aa','bb','cc'],
              index=['AA','BB','CC'])

df1
#-----------------
#     aa  bb  cc
# AA   1   2  NaN
# BB   4  NaN  6
# CC   7  NaN  9
#-----------------

df2
#-----------------
#     aa  bb  cc
# AA  NaN NaN 300
# BB  NaN 500 NaN
# CC  NaN 800 NaN
#-----------------

df1、df2を結合させて以下のようなdataframeを作りたいです。
Nanの部分がdf1とdf2でかぶらないため上書きするようにしたいです。

#-----------------
#     aa  bb  cc
# AA   1   2  300 
# BB   4  500  6
# CC   7  800  9
#-----------------

以下のように試しましたがうまくいきません。

pd.merge(df1, df2)

aa	bb	cc
------------------

pd.concat([df1, df2])

        aa	bb	cc
AA	1.0	2.0	NaN
BB	4.0	NaN	6.0
CC	7.0	NaN	9.0
AA	NaN	NaN	300.0
BB	NaN	500.0	NaN
CC	NaN	800.0	NaN

Answer 1

pandas.DataFrame.update() が使えるのではないでしょうか。
df1.update(df2) で df1 の NaN の要素で、df2 に値があるものは df2 の値を使うという処理を inplace で行います。

Modify in place using non-NA values from another DataFrame.

pandas.DataFrame.update — pandas 1.1.0 documentation

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display

df1 = pd.DataFrame(
    [[1, 2, np.nan], [4, np.nan, 6], [7, np.nan, 9]],
    columns=["aa", "bb", "cc"],
    index=["AA", "BB", "CC"],
)

df2 = pd.DataFrame(
    [[np.nan, np.nan, 300], [np.nan, 500, np.nan], [np.nan, 800, np.nan]],
    columns=["aa", "bb", "cc"],
    index=["AA", "BB", "CC"],
)

display(df1)
display(df2)

df1.update(df2)
display(df1)

	aa	bb	cc
AA	1	2	300
BB	4	500	6
CC	7	800	9

Comments

[ggg3]

ありがとうございました。大変参考になりました。

Answer 2

すべて数値で値がかぶらないのであれば単純に以下でもよいかと思います。

df = (df1.fillna(0) + df2.fillna(0)).astype(int)
print(df)
#    aa   bb   cc
#AA   1    2  300
#BB   4  500    6
#CC   7  800    9

Comments

[ggg3]

ありがとうございました。大変参考になりました。