Pandas 更新并添加第一行 dataframe 和另一个 dataframe 中的键列

Question

我有 2 个具有相同列的数据框。 列“键”将具有唯一值。

数据框 1：-

A B key C    
0 1 k1  2    
1 2 k2  3    
2 3 k3  5

数据框 2：-

A B key C    
4 5 k1  2    
1 2 k2  3
2 3 k4  5

如果 Dataframe -2 中的键与 Dataframe -1 匹配，我想用 Dataframe -2 中的值更新 Dataframe-1 中的行。 此外，如果键是新的，则将整行从 Dataframe-2 添加到 Dataframe-1。

最终 Output Dataframe 就像这样，具有相同的列。

A B key C
4 5 k1  2   --> update
1 2 k2  3   --> no changes
2 3 k3  5   --> no changes
2 3 k4  5   --> new row

我试过下面的代码。 合并后我只需要 4 列 'A'、'B'、'Key'、'C' 没有任何后缀。

df3 = df1.merge(df2,on='key',how='outer')
>>> df3
   A_x  B_x key  C_x  A_y  B_y  C_y
0  0.0  1.0  k1  2.0  4.0  5.0  2.0
1  1.0  2.0  k2  3.0  1.0  2.0  3.0
2  2.0  3.0  k3  5.0  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  k4  NaN  2.0  3.0  5.0

Answer 1

看起来您正在寻找combine_first 。

a = df2.set_index('key')
b = df1.set_index('key')

(a.combine_first(b)
  .reset_index()
  .reindex(columns=df1.columns))

     A    B key    C
0  4.0  5.0  k1  2.0
1  1.0  2.0  k2  3.0
2  2.0  3.0  k3  5.0
3  2.0  3.0  k4  5.0

Answer 2

尝试这个：

df1 = {'key': ['k1', 'k2', 'k3'], 'A':[0,1,2], 'B': [1,2,3], 'C':[2,3,5]}
df1 = pd.DataFrame(data=df1)
print (df1)
df2 = {'key': ['k1', 'k2', 'k4'], 'A':[4,1,2], 'B': [5,2,3], 'C':[2,3,5]}
df2 = pd.DataFrame(data=df2)
print (df2)
df3 = df1.append(df2)
df3.drop_duplicates(subset=['key'], keep='last', inplace=True)
df3 = df3.sort_values(by=['key'], ascending=True)
print (df3)

Answer 3

首先，您需要指示索引列：

df1.set_index('key', inplace=True)
df2.set_index('key', inplace=True)

然后，合并数据帧以获取所有索引键（这不会更新 df1 值：请参阅： combine_first 手册）：

df1 = df1.combine_first(df2)

最后一步是用 df2 更新 df1 中的值并重置索引

df1.update(df2)
df1.reset_index(inplace=True)

Answer 4

尝试追加和删除重复项：

df3 = pd.drop_duplicates(df1.append(df2))

Answer 5

假设两个数据帧具有相同的索引列

df3 = df1.combine_first(df2)
df3.update(df2)