[英]Compare two pandas dataframes and update one, depending on results
我有以下(简化的)数据;
import pandas as pd
a = [['10', '12345', '4'], ['15', '78910', '3'], ['8', '23456', '10']]
b = [['10', '12345'], ['15', '78910'], ['9', '23456']]
df_a = pd.DataFrame(a, columns=['id', 'sku', 'quantity '])
df_b = pd.DataFrame(b, columns =['id','sku'])
我需要比较两个数据帧中的“ id”和“ sku”列,对于匹配的那些,我需要将df_a['quantity']
更新为等于“ 0”。
那么,类似if语句?
if (df_a['id'] == df_b['id']) and (df_a['sku'] == df_b['sku']):
df_a['quantity']=0
这应该做
df_a.loc[(df_b['id'] == df_a['id']) & (df_a['sku'] == df_b['sku']), 'quantity '] = 0
这不是最优雅的方法,但是如果数据帧具有不同的形状,则可以解决问题。
a_id_sku = df_a.id + df_a.sku
b_id_sku = df_b.id + df_b.sku
df_a.loc[a_id_sku.isin(b_id_sku), 'quantity '] = 0
让我知道这是否有效
另一种使用熊猫合并的方法 :
df_a.loc[pd.merge(df_a, df_b, on = ['id', 'sku'] , how='left',
indicator=True)['_merge'] == 'both', 'quantity'] = 0
df_a
id sku quantity
0 10 12345 0
1 15 78910 0
2 8 23456 10
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