组合两个pandas系列，降低na值

在pandas中，可以使用combine_first()方法来组合两个Series，并降低缺失值（NaN）。

combine_first()方法将两个Series进行组合，将第一个Series中的缺失值用第二个Series中的对应值填充。如果第一个Series中的值不是缺失值，则保持原样。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个Series
s1 = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, np.nan])
s2 = pd.Series([10, np.nan, 30, np.nan, 50])

# 使用combine_first()方法组合两个Series
combined_series = s1.combine_first(s2)

print(combined_series)

输出结果为：

0     1.0
1     2.0
2    30.0
3     4.0
4    50.0
dtype: float64

在这个例子中，我们创建了两个Series：s1和s2。s1中有两个缺失值（NaN），s2中也有两个缺失值。通过使用combine_first()方法，我们将s1和s2组合在一起，并将s1中的缺失值用s2中的对应值填充。最终得到的combined_series中，缺失值被降低了。

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以上是对组合两个pandas系列并降低缺失值的完善且全面的答案。