我有兩個數(shù)據(jù)框如下：df1: A B C D E0 8 6 4 9 71 2 6 3 8 52 0 7 6 5 8df2: M N O P Q R S T0 1 2 31 4 5 62 7 8 93 8 6 54 5 4 3我從中取出了一部分?jǐn)?shù)據(jù)df1如下：>data_1 = df1.loc[0:1]>data_1 A B C D E0 8 6 4 9 71 2 6 3 8 5現(xiàn)在我需要將它插入data_1到（行，列）df2的特定位置。Index(0,P)有什么辦法嗎？我不想打擾df2.我可以提取每個單元格的單獨值并執(zhí)行此操作，但由于我必須對大型數(shù)據(jù)集執(zhí)行此操作，因此不可能按單元格進(jìn)行。單元格方法：>var1 = df1.iat[0,1]>var2 = df1.iat[0,0]>df2.at[0, 'P'] = var1>df2.at[0, 'Q'] = var2
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森林海
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如果指定所有列，則可以按如下方式進(jìn)行：
df2.loc[0:1, ['P', 'Q', 'R', 'S', 'T']] = df1.loc[0:1].values
結(jié)果數(shù)據(jù)框：
M N O P Q R S T
0 1 2 3 8.0 6.0 4.0 9.0 7.0
1 4 5 6 2.0 6.0 3.0 8.0 5.0
2 7 8 9
3 8 6 5
4 5 4 3
偶然的你
TA貢獻(xiàn)1841條經(jīng)驗 獲得超3個贊
您可以將匹配的列和索引名稱重命名為 second DataFrame，因此可能DataFrame.update用于 tuple 指定的正確方式pos：
data_1 = df1.loc[0:1]
print (data_1)
A B C D E
0 8 6 4 9 7
1 2 6 3 8 5
pos = (2, 'P')
data_1 = data_1.rename(columns=dict(zip(data_1.columns, df2.loc[:, pos[1]:].columns)),
index=dict(zip(data_1.index, df2.loc[pos[0]:].index)))
print (data_1)
P Q R S T
2 8 6 4 9 7
3 2 6 3 8 5
df2.update(data_1)
print (df2)
M N O P Q R S T
0 1 2 3 NaN NaN NaN NaN NaN
1 4 5 6 NaN NaN NaN NaN NaN
2 7 8 9 8.0 6.0 4.0 9.0 7.0
3 8 6 5 2.0 6.0 3.0 8.0 5.0
4 5 4 3 NaN NaN NaN NaN NaN
工作rename原理 - 想法是選擇指定列之后的所有列和所有索引值，索引名稱按loc然后按列名稱壓縮data_1并轉(zhuǎn)換為字典。data_1所以最后用下一列、索引值替換 bot、索引和列名稱。
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