比較兩個熊貓數據框並根據結果更新一個

Question

我有以下（簡化的）數據；

import pandas as pd

a = [['10', '12345', '4'], ['15', '78910', '3'], ['8', '23456', '10']]
b = [['10', '12345'], ['15', '78910'], ['9', '23456']]

df_a = pd.DataFrame(a, columns=['id', 'sku', 'quantity '])
df_b = pd.DataFrame(b, columns =['id','sku'])

我需要比較兩個數據幀中的“ id”和“ sku”列，對於匹配的那些，我需要將df_a['quantity']更新為等於“ 0”。

那么，類似if語句？

if (df_a['id'] == df_b['id']) and (df_a['sku'] == df_b['sku']):
    df_a['quantity']=0

Answer 1

這應該做

df_a.loc[(df_b['id'] == df_a['id']) & (df_a['sku'] == df_b['sku']), 'quantity '] = 0

Answer 2

這不是最優雅的方法，但是如果數據幀具有不同的形狀，則可以解決問題。

a_id_sku = df_a.id + df_a.sku
b_id_sku = df_b.id + df_b.sku

df_a.loc[a_id_sku.isin(b_id_sku), 'quantity '] = 0

讓我知道這是否有效

Answer 3

另一種使用熊貓合並的方法 ：

df_a.loc[pd.merge(df_a, df_b, on = ['id', 'sku'] , how='left',
    indicator=True)['_merge'] == 'both', 'quantity'] = 0

df_a
    id  sku quantity
0   10  12345   0
1   15  78910   0
2   8   23456   10