Pandas（Python） - 從條件更新另一個數據框的列

Question

我有一個問題，我找到了一個解決方案，但我覺得這是錯誤的方法。 也許，有一種更“規范”的方式來做到這一點。

問題

我有兩個數據框，我想合並，沒有額外的列，也沒有刪除現有的信息。 示例：

現有數據幀（df）

   A  A2  B
0  1   4  0
1  2   5  1

要合並的數據幀（df2）

   A  A2  B
0  1   4  2
1  3   5  2

如果列'A'和'A2'對應，我想用df2更新df 。 結果將是（：

   A  A2    B
0  1   4  2.0 <= Update value ONLY
1  2   5  1.0

這是我的解決方案，但我認為這不是一個非常好的解決方案。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,4,0],[2,5,1]],columns=['A','A2','B'])

df2 = pd.DataFrame([[1,4,2],[3,5,2]],columns=['A','A2','B'])

df = df.merge(df2,on=['A', 'A2'],how='left')
df['B_y'].fillna(0, inplace=True)
df['B'] = df['B_x']+df['B_y']
df = df.drop(['B_x','B_y'], axis=1)
print(df)

有沒有人有更好的方法呢？ 謝謝 ！

Answer 1

是的，它可以在沒有合並的情況下完成：

rows = (df[['A','A2']] == df2[['A','A2']]).all(axis=1)
df.loc[rows,'B'] = df2.loc[rows,'B']

Answer 2

你可以試試這個：

df.ix[df2.loc[(df['A'] == df2['A']) & (df['A2'] ==   
df2['A2']),'B'].index.values,'B'] = \
df2.loc[(df['A'] == df2['A']) & (df['A2'] == df2['A2']),'B']