Python Pandas：连接并更新来自另一个 dataframe 的 dataframe 值

Question

我有这 2 个数据框。

import pandas as pd

data1 = {
         'Product': ['product1', 'product2', 'product3'],
         'Price': [200, 300, 400],
         'Quantity': [10, 5, 20],
    }
df1 = pd.DataFrame(data1, columns= ['Product','Price','Quantity'])

print(df1)

data2 = {
         'Product': ['product1','product2','product4'],
         'Price': [200, 1000,50],
}

df2 = pd.DataFrame(data2, columns= ['Product','Price'])

df1:

    Product  Price  Quantity
0  product1    200        10
1  product2    300         5
2  product3    400        20

df2:

    Product  Price
0  product1    200
1  product2   1000
2  product4     50

我搜索连接和更新两者以获得此 dataframe：

    Product  Price  Quantity
0  product1    200       10
1  product2   1000       5
2  product3     -1       20
2  product4     50       NaN

这意味着：

• df2 (product4) 中的新产品必须添加可用信息（价格）
• 不在 df2 中的产品应将价格设置为 -1
• df1 和 df2 中的产品必须只更新其价格（产品 2）
• 所有其他产品保持不变。

谢谢您的帮助。

Answer 1

这是一个基于合并的解决方案：

• 通过合并Product上的两个 DataFrame 从df1获取Quantity值。 来自df1的Price被降低，这样这些价格就不会添加到最终的 DataFrame 中。这是一个外部合并，以确保结果包含来自df1和df2的产品。
• 上述步骤几乎可以让您获得所需的结果，除了需要用-1替换缺失的价格并根据产品进行排序。

final = df2.merge(df1.drop('Price', axis=1), on='Product', how='outer')
final['Price'].fillna(-1, inplace=True)
final.sort_values('Product', inplace=True)

结果：

    Product   Price  Quantity
0  product1   200.0      10.0
1  product2  1000.0       5.0
3  product3    -1.0      20.0
2  product4    50.0       NaN