如何将特定值从一个 dataframe 填充到另一个 dataframe

Question

我有一个更大的 dataframe ( A ) 和一个较小的 dataframe ( B )。
A（更大的dataframe）

from   val  null
Abc_1   45  76
Abc_2   46  77
Abc_3   47  78
Abc_4   48  79
Abc_5   49  80
Abc_6   50  81
Abc_7   51  82
Abc_8   52  83
Abc_9   53  84
Abc_10  54  85
.
.
.

B（较小的数据框）

from    null
Abc_3   3
Abc_8   3
Abc_4   5
Abc_1   2
Abc_6   4
.
.
.

“从”列是 dataframe 的索引。 B dataframe 的“发件人”是 A 数据帧的“发件人”的子集，但它是杂乱无章的（与 A dataframe 的顺序不同。）

我想做一些操作，将各行的 B 数据框的“null”替换为 A dataframe 的“null”

所以生成的 dataframe output 应该看起来像这样。

from   val  null
Abc_1   45  2
Abc_2   46  77
Abc_3   47  3
Abc_4   48  5
Abc_5   49  80
Abc_6   50  4
Abc_7   51  82
Abc_8   52  3
Abc_9   53  84
Abc_10  54  85
.
.
.

Answer 1

使用Series.map by Series from B by select null列替换原始列 by Series.fillna的不匹配值：

A['null'] = A.index.to_series().map(B['null']).fillna(A['null']).astype(int)
print (A)
        val  null
from             
Abc_1    45     2
Abc_2    46    77
Abc_3    47     3
Abc_4    48     5
Abc_5    49    80
Abc_6    50     4
Abc_7    51    82
Abc_8    52     3
Abc_9    53    84
Abc_10   54    85

或者使用DataFrame.pop DataFrame.merge列和Series.fillna ：

注意：如果需要处理多个列，此解决方案会更好。

df = A.merge(B, on='from', how='left', suffixes=('','_'))
df['null'] = df.pop('null_').fillna(df['null']).astype(int)
print (df)
        val  null
from             
Abc_1    45     2
Abc_2    46    77
Abc_3    47     3
Abc_4    48     5
Abc_5    49    80
Abc_6    50     4
Abc_7    51    82
Abc_8    52     3
Abc_9    53    84
Abc_10   54    85