大熊猫-如果同一行的其他值出现在第二个数据框中，则替换列的值

Question

输入是两个数据框。 下面是它们的简短版本，仅有几行。

df1
+-----+------+------+
| No  | Type | Desc |
+-----+------+------+
| 123 | A    | Bla  |
| 123 | B    | Bla  |
| 123 | D    | Bla  |
| 342 | A    | Bla  |
| 342 | C    | Bla  |
| 543 | B    | Bla  |
| 543 | C    | Bla  |
+-----+------+------+

df2
+-----+------+------+
| No  | Type | Desc |
+-----+------+------+
| 123 | A    | Lala |
| 342 | A    | Lala |
| 342 | C    | Lala |
+-----+------+------+

这两个数据框都比上面的列多，但是在这种情况下其他两个都没有关系。

我想为df1行更改Desc to Done列的值，以防该行（表示No和Type ）也出现在df2 。

df1
+-----+------+------+
| No  | Type | Desc |
+-----+------+------+
| 123 | A    | Done |
| 123 | B    | Bla  |
| 123 | D    | Bla  |
| 342 | A    | Done |
| 342 | C    | Done |
| 543 | B    | Bla  |
| 543 | C    | Bla  |
+-----+------+------+

谢谢 ：）

Answer 1

使用与numpy.where merge ：

df3 = df1[['No','Type']].merge(df2, on=['No','Type'], how='left')
df3['Desc'] = np.where(df3['Desc'].notnull(), 'Done', df1['Desc'])
print (df3)
    No Type  Desc
0  123    A  Done
1  123    B   Bla
2  123    D   Bla
3  342    A  Done
4  342    C  Done
5  543    B   Bla
6  543    C   Bla

Answer 2

您可以通过左合并找到df2中存在的df1行，然后将Desc更改为Done 。

mer = df1.merge(df2, on=['No', 'Type'], how='left')
mer.loc[mer['Desc_y'].notnull(), 'Desc_x'] = 'Done'
df1['Desc'] = mer['Desc_x']

输出：

    No  Type Desc
0   123 A   Done
1   123 B   Bla
2   123 D   Bla
3   342 A   Done
4   342 C   Done
5   543 B   Bla
6   543 C   Bla