Pandas(Python) – 从条件更新另一个数据框的列

内容导读

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内容图文

我有一个问题,我找到了一个解决方案,但我觉得这是错误的方法.
也许,有一种更“规范”的方式来做到这一点.

问题

我有两个数据框,我想合并,没有额外的列,也没有删除现有的信息.示例：

现有数据帧(df)

   A  A2  B
0  1   4  0
1  2   5  1

要合并的数据帧(df2)

   A  A2  B
0  1   4  2
1  3   5  2

如果列’A’和’A2’对应,我想用df2更新df.
结果将是(：

   A  A2    B
0  1   4  2.0 <= Update value ONLY
1  2   5  1.0

这是我的解决方案,但我认为这不是一个非常好的解决方案.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,4,0],[2,5,1]],columns=['A','A2','B'])

df2 = pd.DataFrame([[1,4,2],[3,5,2]],columns=['A','A2','B'])

df = df.merge(df2,on=['A', 'A2'],how='left')
df['B_y'].fillna(0, inplace=True)
df['B'] = df['B_x']+df['B_y']
df = df.drop(['B_x','B_y'], axis=1)
print(df)

有没有人有更好的方法呢？
谢谢 ！

解决方法:

是的,它可以在没有合并的情况下完成：

rows = (df[['A','A2']] == df2[['A','A2']]).all(axis=1)
df.loc[rows,'B'] = df2.loc[rows,'B']

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Pandas(Python) – 从条件更新另一个数据框的列全部内容，希望文章能够帮你解决Pandas(Python) – 从条件更新另一个数据框的列所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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