熊猫替换除一之外的列值

Question

原始数据框：

    DocID   DocURL                       DocName    SiteURL LibraryURL
0   29806   path/to/doc/docname1.doc    docname1    web/url lib/url
1   29807   path/to/doc/docname2.doc    docname2    web/url lib/url

新数据框：

    DocURL                   DocName    SiteURL LibraryURL
0   path/to/doc/newname.doc  newname    web/url lib/url

我想用这个新行替换 DocID == 29806 的行。

我曾尝试使用以下代码进行操作，但没有成功：

df.loc[:, df.columns != 'DocID'].loc[row_index] = new_df.iloc[0]

和这个：

df.loc[row_index][1:] = new_df.iloc[0]

对于第一个我没有收到任何错误或警告，对于下一个我得到：

试图在来自 DataFrame 的切片副本上设置值

现在，我希望/需要将原始数据帧中的行替换为新数据帧的行，但我需要保持 DocID 不变。 我还需要将结果存储在原始数据框中。

Answer 1

一种方法是创建要替换的列列表，然后使用to_numpy来避免任何对齐问题，例如：

cols_replace = ['DocURL','DocName','SiteURL','LibraryURL']
df.loc[row_index, cols_replace] = new_df.loc[0, cols_replace].to_numpy()

Answer 2

只需使用df.update()即可获得所需内容。

代码：

df=pd.DataFrame({'DocID':[29806,29807],'DocURL':['path/to/doc/docname1.doc','path/to/doc/docname2.doc'],
                'DocName':['docname1','docname2'],'SiteURL':['web/url','web/url'],
                'LibraryURL':['lib/url','lib/url']})

df2=pd.DataFrame({'DocURL':['path/to/doc/newname.doc'],
                'DocName':['newname'],'SiteURL':['web/url'],
                'LibraryURL':['lib/url']})

df.update(df2)

输出：

    DocID   DocURL                   DocName       SiteURL  LibraryURL
0   29806   path/to/doc/newname.doc  newname       web/url  lib/url
1   29807   path/to/doc/docname2.doc docname2      web/url  lib/url

在这种情况下， df.update()将使用df2的新值更新df的原始值。 更新将基于索引完成。 因此，请确保df2中的索引号与df的索引号匹配。

Answer 3

尝试这个：

df.loc[df['DocID'] == '29806', ['DocURL', 'DocName', 'SiteURL', 'LibraryURL']] = dfNew.iloc[0]['DocURL', 'DocName', 'SiteURL', 'LibraryURL']

Answer 4

new_df["DocID"] = [29806]

old_df.set_index("DocID")
new_df.set_index("DocID")

old_df.update(new_df)

最好的办法是将DocID列添加到新数据框中，并使用您要更新的旧数据框中的 DocID 填充它。 然后，将DocID设置为索引。 最后，调用.update默认对齐索引，并且行为是完全受控的。