从另一个数据帧中的列值替换pandas数据帧中的列中的值

Question

我有两个数据帧df1和df2

s = {'id': [4735,46,2345,8768,807],'city': ['a', 'b', 'd', 'e', 'f']}
s1 = {'id': [4735],'city_in_mail': ['x']}
df1 = pd.DataFrame(s)
df2 = pd.DataFrame(s1)

df1看起来像

     id city
0  4735    a
1    46    b
2  2345    d
3  8768    e
4   807    f

和df2看起来像：

     id city_in_mail
0  4735            x

我想将数据帧df1中列city的值从数据帧df2的列city_in_mail的值city_in_mail为id值相同的行。

所以我的df1应该成为：

     id city
0  4735    x
1    46    b
2  2345    d
3  8768    e
4   807    f 

大熊猫怎么做？

Answer 1

使用索引来匹配，然后loc

df1 = df1.set_index('id')
df2 = df2.set_index('id')
df1.loc[df1.index.isin(df2.index), :] = df2.city_in_mail

或者使用update

c = df1.city
c.update(df2.city_in_mail)
df1['city'] = c

所有输出

        city
id  
4735    x
46      b
2345    d
8768    e
807     f

当然，最后可以自由地做df1.reset_index()以回到之前的结构。

Answer 2

使用与.loc merge

s=df1.merge(df2,how='outer')
s.loc[s.city_in_mail.notnull(),'city']=s.city_in_mail
s
  city    id city_in_mail
0    x  4735            x
1    b    46          NaN
2    d  2345          NaN
3    e  8768          NaN
4    f   807          NaN

Answer 3

尝试使用combine_first rename以对齐列索引：

df2.set_index('id')\
   .rename(columns={'city_in_mail':'city'})\
   .combine_first(df1.set_index('id'))\
   .reset_index()

输出：

       id city
0  4735.0    x
1    46.0    b
2  2345.0    d
3  8768.0    e
4   807.0    f

注意：如果您愿意，可以将其重新分配给df1。

Answer 4

另外.map + .fillna （如果'id'是df2的唯一键）

df1['city'] = df1.id.map(df2.set_index('id').city_in_mail).fillna(df1.city)

print(df1)
#     id city
#0  4735    x
#1    46    b
#2  2345    d
#3  8768    e
#4   807    f