加入或合并覆盖熊猫

Question

我想对带有日期时间索引的数据帧执行连接/合并/附加操作。

比方说，我有df1，我想添加df2。 df2可以包含更少或更多的列以及重叠的索引。对于索引匹配的所有行，如果df2与df1具有相同的列，我希望df1的值被来自df2的值覆盖。

我该如何获得想要的结果？

Answer 1

怎么样：df2.combine_first(df1)？

In [33]: df2 
Out[33]: 
        A   B   C   D 
2000-01-03 0.638998 1.277361 0.193649 0.345063 
2000-01-04 -0.816756 -1.711666 -1.155077 -0.678726 
2000-01-05 0.435507 -0.025162 -1.112890 0.324111 
2000-01-06 -0.210756 -1.027164 0.036664 0.884715 
2000-01-07 -0.821631 -0.700394 -0.706505 1.193341 
2000-01-10 1.015447 -0.909930 0.027548 0.258471 
2000-01-11 -0.497239 -0.979071 -0.461560 0.447598 

In [34]: df1 
Out[34]: 
        A   B   C 
2000-01-03 2.288863 0.188175 -0.040928 
2000-01-04 0.159107 -0.666861 -0.551628 
2000-01-05 -0.356838 -0.231036 -1.211446 
2000-01-06 -0.866475 1.113018 -0.001483 
2000-01-07 0.303269 0.021034 0.471715 
2000-01-10 1.149815 0.686696 -1.230991 
2000-01-11 -1.296118 -0.172950 -0.603887 
2000-01-12 -1.034574 -0.523238 0.626968 
2000-01-13 -0.193280 1.857499 -0.046383 
2000-01-14 -1.043492 -0.820525 0.868685 

In [35]: df2.comb 
df2.combine  df2.combineAdd  df2.combine_first df2.combineMult  

In [35]: df2.combine_first(df1) 
Out[35]: 
        A   B   C   D 
2000-01-03 0.638998 1.277361 0.193649 0.345063 
2000-01-04 -0.816756 -1.711666 -1.155077 -0.678726 
2000-01-05 0.435507 -0.025162 -1.112890 0.324111 
2000-01-06 -0.210756 -1.027164 0.036664 0.884715 
2000-01-07 -0.821631 -0.700394 -0.706505 1.193341 
2000-01-10 1.015447 -0.909930 0.027548 0.258471 
2000-01-11 -0.497239 -0.979071 -0.461560 0.447598 
2000-01-12 -1.034574 -0.523238 0.626968  NaN 
2000-01-13 -0.193280 1.857499 -0.046383  NaN 
2000-01-14 -1.043492 -0.820525 0.868685  NaN 

注意，它需要从df1的值不与df2重叠指数。如果这不完全是你想要的，我会愿意改进这个功能/添加选项。

Answer 2

对于这样的合并，DataFrame的update方法很有用。

以实例从documentation：

import pandas as pd 
import numpy as np 

df1 = pd.DataFrame([[np.nan, 3., 5.], [-4.6, np.nan, np.nan], 
        [np.nan, 7., np.nan]]) 
df2 = pd.DataFrame([[-42.6, np.nan, -8.2], [-5., 1.6, 4]], 
        index=[1, 2]) 

数据之前update：

>>> df1 
    0 1 2 
0 NaN 3.0 5.0 
1 -4.6 NaN NaN 
2 NaN 7.0 NaN 
>>> 
>>> df2 
     0 1 2 
1 -42.6 NaN -8.2 
2 -5.0 1.6 4.0 

让我们更新df1的数据与来自df2：

df1.update(df2) 

更新后的数据：

>>> df1 
     0 1 2 
0 NaN 3.0 5.0 
1 -42.6 NaN -8.2 
2 -5.0 1.6 4.0 

备注：

• 注意到，这是 “到位” 的操作，修改调用update数据帧是很重要的。