Question

假设我有两个名为A和B的Python数据frame2，如下所示。如何根据B中ID和Month的匹配替换数据框A中的Value列？有什么想法吗？

谢谢

数据框A：

ID  Month   City    Brand   Value
1   1   London  Unilever    100
1   2   London  Unilever    120
1   3   London  Unilever    150
1   4   London  Unilever    140
2   1   NY  JP Morgan   90
2   2   NY  JP Morgan   105
2   3   NY  JP Morgan   100
2   4   NY  JP Morgan   140
3   1   Paris   Loreal  60
3   2   Paris   Loreal  75
3   3   Paris   Loreal  65
3   4   Paris   Loreal  80
4   1   Tokyo   Sony    100
4   2   Tokyo   Sony    90
4   3   Tokyo   Sony    85
4   4   Tokyo   Sony    80

数据框B：

ID  Month   Value
2   1   100
3   3   80

Answer 1

合并它们，然后删除未使用的字段：

C = pd.merge(A[['ID', 'Month', 'City', 'Brand']],B, on=['ID', 'Month'])
C = C[['ID', 'Month', 'City', 'Brand', 'Value']]

这应该有效

Answer 2

使用merge进行左连接，并用fillna用原始值替换缺少的值：

df = df1.merge(df2, on=['ID', 'Month'], how='left', suffixes=('_',''))
df['Value'] = df['Value'].fillna(df['Value_']).astype(int)
df = df.drop('Value_', axis=1)
print (df)
    ID  Month    City      Brand  Value
0    1      1  London   Unilever    100
1    1      2  London   Unilever    120
2    1      3  London   Unilever    150
3    1      4  London   Unilever    140
4    2      1      NY  JP Morgan    100
5    2      2      NY  JP Morgan    105
6    2      3      NY  JP Morgan    100
7    2      4      NY  JP Morgan    140
8    3      1   Paris     Loreal     60
9    3      2   Paris     Loreal     75
10   3      3   Paris     Loreal     80
11   3      4   Paris     Loreal     80
12   4      1   Tokyo       Sony    100
13   4      2   Tokyo       Sony     90
14   4      3   Tokyo       Sony     85
15   4      4   Tokyo       Sony     80

Python-根据另一个数据框匹配替换数据框中的值

2 个答案: