如何用Python中的另一个 Dataframe 替换基于公共主键的Pandas Dataframe 中的特定单元格？

iszxjhcz 于 2023-05-27 发布在 Python

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在中断了4年之后，我正在尝试用Python编写代码，并且在实现我的想法时遇到了困难。我有两个大的excel表，其中包含超过12k x 70的值，两者都有相同的列数和列名。我已经为两个 Dataframe 创建了一个主键，现在我想比较一个工作表的主键与另一个工作表的主键的值，当有匹配时，我想将旧工作表中的某些值（不是全部）替换到新工作表中。
例如df1：

A   B   C   D   E   F
1   2   3   4   5   6
7   8   9   10  11  12
13  14  15  16  17  18

df2：

A   B   C   D   E   F
19  20  21  22  23  6
25  26  27  28  29  12  
31  32  33  34  35  19

当操作完成后，我需要它看起来像这样的df1：

A   B   C   D   E   F
1   2   21  22  23  6
7   8   27  28  29  12  
13  14  15  16  17  18

列F是主键
我尝试了以下方法，但它给出了一个非常奇怪的输出

for i in df2['F']:
    for j in df1['F']:
        if i==j:
            df1['D'] = df2['D'].astype(str)            
            df1['E'] = df2['E'].astype(str)
            df1['C'] = df2['C'].astype(str)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76339561/how-to-replace-specific-cells-in-a-pandas-dataframe-based-on-a-common-primary-ke

3条答案

按热度按时间

4zcjmb1e1#

可以使用update：

cols = ['C', 'D', 'E']

df3 = df1.set_index('F')[cols]
df3.update(df2.set_index('F')[cols])

df1[cols] = df3[cols].astype(df1[cols].dtypes).values

输出：

>>> df1
    A   B   C   D   E   F
0   1   2  21  22  23   6
1   7   8  27  28  29  12
2  13  14  15  16  17  18

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uplii1fm2#

定制合并到您似乎想要从每个输入 Dataframe 中获得的列：

df1 = df1[['A','B','F']].merge(df2[['C','D','E','F']], on='F', how='inner')

这将在df1和df2共有的F列的匹配值上合并。

赞(0）回复(0）举报 2023-05-27

zhte4eai3#

Merge可以用于：

new_df = df1.merge(df2, on='F')

请注意，如果两个 Dataframe 具有相同的列名，则new_df将包含带有'_x'和'_y'后缀的新列名。
合并后，您可以决定保留哪些列
要仅复制存在的值，您可以：

import numpy as np
new_df['A_x'] = np.where(new_df['A_y'].isnull(), new_df['A_x'], new_df['A_y'])

仅当新值不为空时，它才会更新单元格

赞(0）回复(0）举报 2023-05-27

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