Pandas合並數據幀，覆蓋鍵上的值

Question

如果這個問題是重復的，我道歉。 我真的找不到這個具體案例的答案。 是否可以合並/連接兩個數據幀，同時如果第二個數據幀中也存在鍵（'id'），則覆蓋第一個數據幀中的值？ 有點像SQL中的'INSERT - ON DUPLICATE KEY UPDATE'命令。

第一個數據幀'df1'：

    id      value
0   100010  25
1   100011  22
2   100012  30

第二個數據幀'df2'：

    id      value
0   100012  35
1   100013  36

合並數據幀會產生新列，並保留“id”'100012'的舊數據：

df3 =  pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')
print(df3)

    id      value_x value_y
0   100010  25.0    NaN
1   100011  22.0    NaN
2   100012  30.0    35.0
3   100013  NaN     36.0

是否可以直接從合並功能獲得所需的輸出？ 所以只更新'id''100012'並添加新行'100013'？

    id      value
0   100010  25
1   100011  22
2   100012  35
3   100013  36

我嘗試過合並 ， 加入 ， 更新和combine_first ，都沒有成功。 謝謝你的幫助！

Answer 1

編輯：

最簡單的方法是：

>>> df1=df1.set_index('id')
>>> df2=df2.set_index('id')

在df2上使用combine_first

>>> df2.combine_first(df1)
       value
id
100010    25
100011    22
100012    35
100013    36

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老帖子：

作為替代方案，您可以使用標准的python字典

>>> df1=df1.set_index('id')
>>> df2=df2.set_index('id')

用df1制作一本字典

>>> d = df1.to_dict( 'index' )
>>> d
{'100012': {'value': '30'}, '100010': {'value': '25'}, '100011': {'value': '22'}}

update()與其他數據幀字典 - 將使用完整行更新重復鍵

>>> d.update( df2.to_dict( 'index' ) )
>>> d
{'100012': {'value': '35'}, '100013': {'value': '36'}, '100010': {'value': '25'}, '100011': {'value': '22'}}

將其轉回數據框：

>>> pd.DataFrame.from_dict( d, 'index' )
       value
100010    25
100011    22
100012    35
100013    36

如果你想把它全部放在熊貓里 - 拉斐爾的解決方案更好

Answer 2

只需使用pd.concat ，索引不在df2的索引中。 讓

df  = df.set_index('id')
df2 = df2.set_index('id')

然后

>>> merged = pd.concat([df[~df.index.isin(df2.index)], df2]).reset_index()

    id      value
0   100010  25
1   100011  22
2   100012  35
3   100013  36