有2個(gè)dfdf = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a','d','e']},index=[1,2,3,4,5])ndf = pd.DataFrame({'A': ['a', '2', '6','e'], 'B': ['apple', 'pen', 'sky','duck']},index=[7,8,9,19])df的A列應(yīng)該像這樣用ndf的B列值更新：如果df'A列的值==ndf的A列值，df的A列的單元格值不更新；否則：df 的 A 列的單元格值應(yīng)替換為 ndf 的 B 列的單元格值：例如：更新后，A 應(yīng)該是這樣的：pd.DataFrame({'A': ['apple', 'b', 'apple','d','duck']},index=[1,2,3,4,5])
2 回答
慕的地6264312
TA貢獻(xiàn)1817條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
您可以創(chuàng)建一個(gè)字典，to_dict然后使用replace：
df.replace(ndf.set_index('A').to_dict()['B'])
輸出：
A
1 apple
2 b
3 apple
4 d
5 duck
詳情：
print(ndf.set_index('A'))
A
a apple
2 pen
6 sky
e duck
print(ndf.set_index('A').to_dict())
{'B': {'a': 'apple', '2': 'pen', '6': 'sky', 'e': 'duck'}}
print(ndf.set_index('A').to_dict()['B'])
{'a': 'apple', '2': 'pen', '6': 'sky', 'e': 'duck'}
print(df.replace(ndf.set_index('A').to_dict()['B']))
A
1 apple
2 b
3 apple
4 d
5 duck
茅侃侃
TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超21個(gè)贊
dict從創(chuàng)建ndf，將其映射到df。combine_first將結(jié)果用于df.A。
df.A.map(dict(zip(ndf.A,ndf.B))).combine_first(df.A)
1 apple
2 b
3 apple
4 d
5 duck
Step by Step
`d= dict(zip(ndf.A,ndf.B))`#Create dict
df['C']= df.A.map(d)# map dict to df.A
df.A=df.C.combine_first(df.A)#Update df.A
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