从其他数据框具有相同键的1个数据框更新列

Question

我有一个这样的数据框，

Key Group RS
42 23 100
42 41 21
46 23 89
67 10 65

其他数据框是这样的，

Key Group RS
42 41 11
67 10 23

有层次结构：键->组（键内唯一）-> RS。

如果密钥和组与第二个数据帧相同，我想替换第一个数据帧中的RS值。 所以结果应该像

Key Group RS
42 23 100
42 41 11 // updated
46 23 89
67 10 23 // updated

我想使用pandas .update函数，但它不适用于非唯一索引，对于Key来说就是这样，因为它在多行中重复。 我对做什么感到困惑。

Answer 1

设置索引并使用loc分配更新的值。 然后重置索引。
请注意，此方法保留了'RS'列的dtype 。

d1 = df1.set_index(cols).RS
d2 = df2.set_index(cols).RS
d1.loc[d2.index] = d2
d1.reset_index()

   Key  Group   RS
0   42     23  100
1   42     41   11
2   46     23   89
3   67     10   23

Answer 2

这是一种方法

In [718]: cols = ['Key', 'Group']

In [719]: df2.set_index(cols).combine_first(df1.set_index(cols)).reset_index()
Out[719]:
   Key  Group     RS
0   42     23  100.0
1   42     41   11.0
2   46     23   89.0
3   67     10   23.0

---

细节

In [720]: df1
Out[720]:
   Key  Group   RS
0   42     23  100
1   42     41   21
2   46     23   89
3   67     10   65

In [721]: df2
Out[721]:
   Key  Group  RS
0   42     41  11
1   67     10  23

Answer 3

pd.concat + drop_duplicates

pd.concat([df1,df2],0).drop_duplicates(['Key','Group'],keep='last')
Out[1107]: 
   Key  Group   RS
0   42     23  100
2   46     23   89
0   42     41   11
1   67     10   23

Answer 4

您可以考虑的一种解决方法是将索引（ key ）更新为唯一，然后使用您提到的更新方法。 另一种方法可能是遍历两个数组，然后进行更新，但这并不那么优雅。

您可以尝试的另一件事是使用多索引来恢复唯一性。