python – 当索引不匹配时更新pandas数据帧的最有效方法

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 当索引不匹配时更新pandas数据帧的最有效方法，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1904字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我有两个pandas DataFrames,我想用另一个更新一个…
但我无法确定索引是否匹配. (所以使用DataFrame.update是个问题！)

〔实施例：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([('path1', 0, 0, 0),
                    ('path2', 0, 0, 0),
                    ('path3', 0, 0, 0),
                    ('path4', 0, 0, 0),],
                  columns=['path', 'class', 'manual', 'conf'],
                  index = [1,2,3,4])

df2 = pd.DataFrame([('path1', 1, 0, 0),
                    ('path2', 0, 1, 0),
                    ('path3', 0, 0, 1),
                    ('path5', 1, 1, 0),
                    ('path6', 1, 1, 0),],
                  columns=['path', 'class', 'manual', 'conf'],
                  index = [10,11,12,13,14])

期望的结果：

update_annotations(df1, df2)

    path  class  manual  conf
1  path1      1       0     0
2  path2      0       1     0
3  path3      0       0     1
4  path4      0       0     0

df1.update(df2)可能存在风险,因为这些数据帧的索引可能不匹配.这样做最安全,最有效的方法是什么？

解决方法:

快速而肮脏

df1[['path']].merge(df2, 'left')

    path  class  manual  conf
0  path1    1.0     0.0   0.0
1  path2    0.0     1.0   0.0
2  path3    0.0     0.0   1.0
3  path4    NaN     NaN   NaN

更快,更少脏

df1[['path']].merge(df2, 'left').fillna(0).astype(df1.dtypes)

    path  class  manual  conf
0  path1      1       0     0
1  path2      0       1     0
2  path3      0       0     1
3  path4      0       0     0

迂

用df1填充NaN

df1[['path']].merge(df2, 'left').fillna({**df1}).astype(df1.dtypes)

    path  class  manual  conf
0  path1      1       0     0
1  path2      0       1     0
2  path3      0       0     1
3  path4      0       0     0

每Chris

df1.set_index('path').assign(**df2.set_index('path')).reset_index()

    path  class  manual  conf
0  path1    1.0     0.0   0.0
1  path2    0.0     1.0   0.0
2  path3    0.0     0.0   1.0
3  path4    NaN     NaN   NaN

保留索引

由于订单保证相同,我们可以使用set_index

df1[['path']].merge(df2, 'left').fillna({**df1}).astype(df1.dtypes).set_index(df1.index)

    path  class  manual  conf
1  path1      1       0     0
2  path2      0       1     0
3  path3      0       0     1
4  path4      0       0     0

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 当索引不匹配时更新pandas数据帧的最有效方法全部内容，希望文章能够帮你解决python – 当索引不匹配时更新pandas数据帧的最有效方法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

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端