pandas 使用合并覆盖 Dataframe 行

pqwbnv8z 于 2022-12-10 发布在其他

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我正在尝试用第二个 Dataframe 的行和列覆盖一个 Dataframe 中的特定行和列。我不能给予实际数据，但我将在这里使用代理。
下面是一个例子和我所尝试的：

df1
    UID   B     C     D     
0   X14   cat   red   One
1   X26   cat   blue  Two
2   X99   cat   pink  One
3   X54   cat   pink  One

df2
   UID    B     C      EX2
0   X14   dog   blue   coat
1   X88   rat   green  jacket
2   X99   bat   red    glasses
3   X29   bat   red    shoes

我在这里要做的是用df2中基于UID的值覆盖df1中的B和C列。因此，在本例中，df2中的X88和X29不会出现在df2中。此外，D列不会受到影响，EX2也不会受到影响
结果会是这样的：

df1
    UID   B     C     D     
0   X14   dog   blue  One
1   X26   cat   blue  Two
2   X99   bat   red   One
3   X54   cat   pink  One

我看着这个方案：Pandas merge two dataframe and overwrite rows然而，这似乎只更新空值，而我想要覆盖。
我的尝试看起来像这样：

df = df1.merge(df2.filter(['B', 'C']), on=['B', 'C'], how='left')

对于我的数据，这实际上似乎没有覆盖任何东西。请有人解释为什么这不会工作吗？
谢谢

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74666769/overwrite-dataframe-rows-with-merge

3条答案

按热度按时间

bz4sfanl1#

一种方法如下：

首先，使用df.set_index使列UID成为索引（inplace）。
接下来，使用df.update，并将参数overwrite设置为True（对于“其他”df，此处也使用set_index：df2）。这将基于索引匹配（即现在的UID）覆盖两个DFS共有的所有列（即B和C）。
最后，使用df.reset_index还原标准索引。

df1.set_index('UID', inplace=True)
df1.update(df2.set_index('UID'), overwrite=True)
df1.reset_index(inplace=True)
print(df1)

   UID    B     C    D
0  X14  dog  blue  One
1  X26  cat  blue  Two
2  X99  bat   red  One
3  X54  cat  pink  One

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a1o7rhls2#

您可以使用reindex_like和combine_first来解决这个问题。
试试这个：

out = (
        df2.set_index("UID")
           .reindex_like(df1.set_index("UID"))
           .combine_first(df1.set_index("UID"))
           .reset_index()
       )

#输出：

print(out)

   UID    B     C    D
0  X14  dog  blue  One
1  X26  cat  blue  Two
2  X99  bat   red  One
3  X54  cat  pink  One

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wz3gfoph3#

使用更新功能

df1.set_index('UID', inplace=True)
df2.set_index('UID', inplace=True)

df1.update(df2)
df1.reset_index(inplace=True)
print(df1)

输出

UID    B     C    D
0  X14  dog  blue  One
1  X26  cat  blue  Two
2  X99  bat   red  One
3  X54  cat  pink  One

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pandas 使用合并覆盖 Dataframe 行

3条答案

#输出：

使用更新功能

输出

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