根据第二个数据框的匹配列更新 pandas 数据框 [英] Update pandas dataframe based on matching columns of a second dataframe

问题描述

我有两个熊猫数据框( df_1 ， df_2 )，它们具有相同的列，但是在一个数据框( df_1 )中，有些值是一个列丢失.因此，我只想填充 df_2 中的那些缺失值，但前提是两列的值匹配.

I have two pandas dataframes (df_1, df_2) with the same columns, but in one dataframe (df_1) some values of one column are missing. So I want to fill in those missing values from df_2, but only when the the values of two columns match.

这是我的数据如下所示的一个小例子:

Here is a little example what my data looks like:

df_1:

df_2:

我尝试使用以下方法添加缺少的值:

I tried to add the missing values with:

df_1.update(df_2, overwrite=False)

但是问题是，即使只有一列匹配，它也会填写值.当列"housenumber"和"street"匹配时，我想填写该值.

But the problem is, that it will fill in the values, even when just one column matches. I want to fill in the value when the columns "housenumber" AND "street" matches.

推荐答案

我认为您需要

I think you need set_index for Multiindex in both DataFrames and then combine_first or fillna:

df1 = df_1.set_index(["housenumber", "street"])
df2 = df_2.set_index(["housenumber", "street"])

df = df1.combine_first(df2).reset_index()

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df = df1.fillna(df2).reset_index()

这篇关于根据第二个数据框的匹配列更新 pandas 数据框的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！