组合来自熊猫数据框的列的问题

我有两个数据帧，我试图合并。组合来自熊猫数据框的列的问题

   df1 
    code scale R1 R2... 
0 121  1  80 110 
1 121  2  NaN NaN 
2 121  3  NaN NaN 
3 313  1  60 60 
4 313  2  NaN NaN 
5 313  3  NaN NaN 
... 
      df2 
    code scale R1 R2... 
0 121  2  30 20 
3 313  2  15 10 
...

我需要的基础上，列code和scale平等的值复制从df2到df1。

结果应该是这样的：

   df1 
    code scale R1 R2... 
0 121  1  80 110 
1 121  2  30 20 
2 121  3  NaN NaN 
3 313  1  60 60 
4 313  2  15 10 
5 313  3  NaN NaN 
...

的问题是，可以有很多列的像R1和R2，我不能单独检查每一个，所以我想用的东西，但没有任何结果给我。我做错了什么，但我不明白。我真的需要建议。

来源

2017-09-13 Yana Dolyuk

如果两个数据帧都具有R1/R2的值，您希望发生什么？如果你想保留df1，你可以做'df1.set_index（['code'，'scale']）。fillna（df2.set_index（['code'，'scale']））。reset_index（）' –

@KenSyme why你不是回答吗？ – IanS

要HAP做什么如果两个数据帧都具有R1/R2的值，那么这个笔是笔吗？如果你想保持DF1，你可以做

df1.set_index(['code', 'scale']).fillna(df2.set_index(['code', 'scale'])).reset_index()

为了保持DF2只是做fillna其他方式轮。以其他方式结合，请澄清问题！

来源

2017-09-13 14:56:15

感谢您的回答！我忘记提及'df1'中的值，除了'scale'为'1'的行以外总是空的。实际上，我想用'df2'和其他数据框填充数据。 –

试试这个吗？

pd.concat([df,df1],axis=0).sort_values(['code','scale']).drop_duplicates(['code','scale'],keep='last')  
Out[21]: 
    code scale R1  R2 
0 121  1 80.0 110.0 
0 121  2 30.0 20.0 
2 121  3 NaN NaN 
3 313  1 60.0 60.0 
3 313  2 15.0 10.0 
5 313  3 NaN NaN

来源

2017-09-13 14:40:52 Wen

对于combine_first这是一个很好的情况。它从传递的数据帧中替换调用数据帧中的空值。

df1.set_index(['code', 'scale']).combine_first(df2.set_index(['code', 'scale'])).reset_index() 

    code scale R1  R2 
0 121  1 80.0 110.0 
1 121  2 30.0 20.0 
2 121  3 NaN NaN 
3 313  1 60.0 60.0 
4 313  2 15.0 10.0 
5 313  3 NaN NaN

其他解决方案

with fillna

df.set_index(['code', 'scale']).fillna(df1.set_index(['code', 'scale'])).reset_index()

with add - 快一点

df.set_index(['code', 'scale']).add(df1.set_index(['code', 'scale']), fill_value=0)

来源

2017-09-13 14:51:52

组合来自熊猫数据框的列的问题

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