如何更新 pandas 现有的数据框架？ [英] how to update existing data frame in pandas?

问题描述

鉴于这两个数据框：

>>> df1 = pd.DataFrame({'c1':['a','a','b','b'], 'c2':['x','y','x','y'], 'val':0})
>>> df1
  c1 c2  val
0  a  x    0
1  a  y    0
2  b  x    0
3  b  y    0

>>> df2 = pd.DataFrame({'c1':['a','a','b'], 'c2':['x','y','y'], 'val':[12,31,14]})
>>> df2
  c1 c2  val
0  a  x   12
1  a  y   31
2  b  y   14

是否有一个函数从 df2 中的 val元素相应的索引 df1 导致：

Is there a function that takes the elements of val from df2 and puts them in the corresponding indexes of df1, resulting in:

>>> df1_updated 
  c1 c2  val
0  a  x   12
1  a  y   31
2  b  x    0
3  b  y   14

推荐答案

是的，看看 combine_first 或更新。例如：

>>> df1['val'] = df2['val'].combine_first(df1['val'])
>>> df1
Out[26]:
    c1  c2  val
0    a   x   12
1    a   y   31
2    b   x   14
3    b   y   0

编辑：根据c1和c2结合忽略当前索引：

to combine according to c1 and c2 ignoring the current index:

>>> df1['val'] = df2.set_index(['c1','c2'])['val'].combine_first(df1.set_index(['c1','c2'])['val']).values
>> df1
Out[25]:
    c1  c2  val
0    a   x   12
1    a   y   31
2    b   x   0
3    b   y   14

这篇关于如何更新 pandas 现有的数据框架？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！