我有两个嵌套框left_df和right-df，它们都有20列，具有相同的名称和数据类型。right_df还有两个额外的列，每行都有唯一的值。
我想用left_df中的所有值更新right_df中的行，其中matching_cols = ['col_1', 'col_3', 'col_10', 'col_12']列子集列表中的所有列中的值在两个嵌套框中相同。right_df中另外2个唯一列中的值应该保留。
理想情况下，我希望在同一个命令中也从left_df中删除这些行，或者在下一个命令中删除这些行。我需要多次执行此过程，在几个不同的列列表上进行匹配，left_df每次循环都删除匹配的行，直到最终没有找到更多的匹配。
一个可接受的替代方法是创建一个新的嵌套new_df，其中包含列表matching_cols中所有指定列匹配的行集，前20列中的值来自left_df，其余2列中的值来自right_df。
我不关心在任何时候保留索引，在此之后我将它们导入SQL，并在最后将它们重新索引到2个right_df值中的一个。
新的Pandas，不能确定使用什么方法，已经尝试了.merge，.join，.update等的变化，但似乎不能指定只有更新时，我想要的列值都匹配，或如何删除这些行/导出到一个新的df。
更新：在下面添加了伪代码：
对于left_df为：
left_df = pd.DataFrame({
'col_0': ['0', '1', '2', '3', '4', '5'],
'col_1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
'col_2': ['new', 'new', 'new', 'new', 'new', 'new'],
'col_3': ['new', 'new', 'new', 'new', 'new', 'new'],
'col_4': ['new', 'new', 'new', 'new', 'new', 'new'],
'col_5': ['new', 'new', 'new', 'new', 'new', 'new'],
'col_6': ['new', 'new', 'new', 'new', 'new', 'new'],
'col_7': ['new', 'new', 'new', 'new', 'new', 'new'],
})字符串
right_df为：
right_df = pd.DataFrame({
'col_0': ['0', '1', '2', '3', '4', '5'],
'col_1': ['A', 'B', 'C', 'X', 'E', 'F'],
'col_2': ['old', 'old', 'old', 'old', 'old', 'old'],
'col_3': ['old', 'old', 'old', 'old', 'old', 'old'],
'col_4': ['old', 'old', 'old', 'old', 'old', 'old'],
'col_5': ['old', 'old', 'old', 'old', 'old', 'old'],
'col_6': ['old', 'old', 'old', 'old', 'old', 'old'],
'col_7': ['old', 'old', 'old', 'old', 'old', 'old'],
'col_8': ['uid_0', 'uid_1', 'uid_2', 'uid_3', 'uid_4', 'uid_5'],
'col_9': ['uid_a', 'uid_b', 'uid_c', 'uid_d', 'uid_e', 'uid_f'],
})型
其中matching_cols = ['col_0', 'col_1']
我想得到以下结果，无论是作为一个新的嵌套框架，还是在right_df上的原地（注意，col_1在第3行不匹配，所以没有改变）
col_0 col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 col_6 col_7 col_8 col_9
0 0 A new new new new new new uid_0 uid_a
1 1 B new new new new new new uid_1 uid_b
2 2 C new new new new new new uid_2 uid_c
3 3 X old old old old old old uid_3 uid_d
4 4 E new new new new new new uid_4 uid_e
5 5 F new new new new new new uid_5 uid_f型
3条答案
按热度按时间3zwtqj6y1#
感谢this post和Pandas文档：
首先，我需要一个
.merge，我指定后缀为'_r'，只用于从right_df/复制的列，用于更新旧值：字符串
这将产生一个新的嵌套框架，其中行包含新列和旧列，仅针对每个嵌套框架中列
on=['col_0', 'col_1']中的值匹配的行。然后我通过对文本'_r'使用正则表达式过滤器来删除“旧”列：型
这将产生一个只有“修改”行而没有未修改行的嵌套框架，这已经足够接近我所需要的了。
型
zsohkypk2#
试试这个
字符串
yb3bgrhw3#
使用您自己的解决方案：
字符串
您可以将它们合并组合以获得最终目标：
型
结果（final_df）：
型