替換 pandas dataframe 中的值

Question

我有一個 pandas 數據幀（df1），我需要用另一個數據幀（df2）替換一些 df1 值。 df1 包含從 1998-01-01 到 2002-12-31 的時間序列，df1 包含從 1998-03-01 到 1998-07-31 的時間序列。

我想用 df2 的時間段（即 1998-03-01 到 1998-07-31）的 df2 值替換 df1 值

df1=

date          kc
1998-01-01    0
1998-01-02    0
1998-01-03    0
1998-01-04    0
1998-01-05    0
.
.
.
2002-12-30    0
2002-12-31    0

and df2=

date          kc
1998-03-01    0.3
1998-03-02    0.35
1998-03-03    0.4
1998-03-04    0.45
1998-03-05    0.4
.
.
.
1998-07-30    0.6
1998-07-31    0.7

其中日期列設置為兩個數據框的索引。 我嘗試了以下方法：

df1.loc["1998-03-01":"1998-07-31","kc"]=df2

但它什么也沒改變，df1 保持不變。

Answer 1

樣品：

print (df1)
            kc
Date          
1998-01-01   0
1998-02-01   0
1998-03-01   0
1998-03-02   0
1998-03-03   0
2002-12-30   0
1998-12-31   0

print (df2)
              kc
date            
1998-02-01  0.30
1998-03-01  0.35
1998-03-02  0.40
1998-03-03  0.45
1998-03-04  0.40
2002-07-30  0.60
1998-07-31  0.70

您可以使用Series.combine_first

df1["kc"] = df2['kc'].combine_first(df1['kc'])

print (df1)
              kc
Date            
1998-01-01  0.00
1998-02-01  0.30
1998-03-01  0.35
1998-03-02  0.40
1998-03-03  0.45
2002-12-30  0.00
1998-12-31  0.00

或Index.isin通過掩碼獲取新值：

df1.loc[df1.index.isin(df2.index), "kc"]=df2['kc']

print (df1)
              kc
Date            
1998-01-01  0.00
1998-02-01  0.30
1998-03-01  0.35
1998-03-02  0.40
1998-03-03  0.45
2002-12-30  0.00
1998-12-31  0.00