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python-3.x - 根据索引将值从一个数据帧附加到另一个数据帧

问题描述

我有两个数据框 df1 和 df2。df2 是 df1 的子集

df1 = df1=[[0,1,0,0],
      [1,2,0,0],
      [2,0,0,0],
      [2,4,0,0]]

df1 = pd.DataFrame(df1,columns=['A','B','C','D'])
>>> df1
   A  B  C  D
0  0  1  0  0
1  1  2  0  0
2  2  0  0  0
3  2  4  0  0

>>> df2
   C  D
2  1  3
3  2  4

我想根据索引将 C 和 D 的值从 df2 附加到 df1。

我的预期输出：

   A  B  C  D
0  0  1  0  0
1  1  2  0  0
2  2  0  1  3
3  2  4  2  4

标签： python-3.xpandas

解决方案

使用DataFrame.update：

注意：这是inplace，所以它会覆盖你的df1而不需要分配回来

引用自文档：

使用来自另一个 DataFrame 的非 NA 值进行就地修改。

对齐索引。没有返回值。

df1.update(df2)

   A  B    C    D
0  0  1 0.00 0.00
1  1  2 0.00 0.00
2  2  0 1.00 3.00
3  2  4 2.00 4.00

要转换回int，请使用DataFrame.astype：

df1 = df1.astype(int)

   A  B  C  D
0  0  1  0  0
1  1  2  0  0
2  2  0  1  3
3  2  4  2  4

另一种不太优雅的解决方案是使用additionthen fillna：

(df1 + df2).fillna(df1).astype(int)

或者

df1.add(df2).fillna(df1).astype(int)

   A  B  C  D
0  0  1  0  0
1  1  2  0  0
2  2  0  1  3
3  2  4  2  4

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