python - 使用具有相同索引的另一个 dataframe 替换 dataframe 中的值

Question

我有一个 dataframe 缺少某些列的值：

a = pd.DataFrame(data = {"name":['bob','sue','dave'],'status':[np.NaN,np.NaN,'A'],'team':['red','blue',np.NaN]},index=[100,101,105])

a

我有另一个 dataframe 具有相同的索引，其中一些缺失值已被替换：

b = pd.DataFrame(data = {"name":['bob','sue','dave'],'status':['I','O','A'],'team':['red','blue',np.NaN]},index=[100,101,105])

Dataframe b

有没有办法将 map dataframe b转换为a以便替换a中特定列的值？ a中有很多其他行不在b中，所以我只想替换具有相同索引的行。

我试过这个，但它将值设置为np.NaN ：

a['status'] = a['status'].map(b['status'])
a['team'] = a['team'].map(b['team'])

Dataframe a映射后

Answer 1

它可以通过使用切片操作来完成。 第二个dataframe的索引用于切片第一个dataframe

然后分配第二个 dataframe。

a.loc[b.index] = b

Output：

     name status  team
100   bob      I   red
101   sue      O  blue
105  dave      A   NaN

Answer 2

所有功劳归功于@Sushanth

>>> a.combine_first(b)
     name status  team
100   bob      I   red
101   sue      O  blue
105  dave      A   NaN