用另一列替换数据框值的一列

Question

我正在使用这样的表：唯一 ID 可能有 1 个条目，或者它们可能有很多条目。

ID	开始	停止	天
101	2021 年 1 月 1 日	2021 年 1 月 31 日	270
101	2020 年 2 月 1 日	2020 年 3 月 31 日	270
102	2021 年 1 月 1 日	2020 年 3 月 29 日	208
102	2020 年 3 月 30 日	2020 年 3 月 31 日	208
103	2020 年 1 月 1 日	2020 年 3 月 31 日	210
104	2020 年 1 月 1 日	2020 年 1 月 2 日	130
104	2020 年 1 月 3 日	2020 年 3 月 31 日	130
105	2020 年 1 月 1 日	2020 年 3 月 31 日	160

我需要根据另一个 dataframe 替换天数列中的数字，它为每个 ID 提供了一个新的天数。 这个 dataframe 看起来像：

ID	天
101	290
102	250
103	215
104	180
105	175

如何将第一个 dataframe 中的天数列替换为第二个 dataframe 中每个 ID 的天数信息？ 我的最终结果应该是这样的：

ID	开始	停止	天
101	2021 年 1 月 1 日	2021 年 1 月 31 日	290
101	2020 年 2 月 1 日	2020 年 3 月 31 日	290
102	2021 年 1 月 1 日	2020 年 3 月 29 日	250
102	2020 年 3 月 30 日	2020 年 3 月 31 日	250
103	2020 年 1 月 1 日	2020 年 3 月 31 日	215
104	2020 年 1 月 1 日	2020 年 1 月 2 日	180
104	2020 年 1 月 3 日	2020 年 3 月 31 日	180
105	2020 年 1 月 1 日	2020 年 3 月 31 日	175

我尝试了 df.update 并将第二个 dataframe 转换为字典并 using.map 但没有成功。 任何帮助将不胜感激！

谢谢，

肖恩

Answer 1

你可以试试这个：

df_1.drop(columns=Days, inplace=True)
final = pd.merge(df1, df2, on='ID')
final.head()

Answer 2

df_1["Days"] = pd.merge(df_1, df_2, on="ID")["Days_y"]
print(df_1)

印刷：

    ID      Start       Stop  Days
0  101   1/1/2021  1/31/2021   290
1  101   2/1/2020  3/31/2020   290
2  102   1/1/2021  3/29/2020   250
3  102  3/30/2020  3/31/2020   250
4  103   1/1/2020  3/31/2020   215
5  104   1/1/2020   1/2/2020   180
6  104   1/3/2020  3/31/2020   180
7  105   1/1/2020  3/31/2020   175

Answer 3

您还可以将第一个 df 的ID与第二个 df 的Days map() ：

df1.Days = df1.ID.map(df2.set_index('ID').Days)

#          Start       Stop  Days
# ID                             
# 101   1/1/2021  1/31/2021   290
# 101   2/1/2020  3/31/2020   290
# 102   1/1/2021  3/29/2020   250
# 102  3/30/2020  3/31/2020   250
# 103   1/1/2020  3/31/2020   215
# 104   1/1/2020   1/2/2020   180
# 104   1/3/2020  3/31/2020   180
# 105   1/1/2020  3/31/2020   175