一种干净有效的方法来更新pandas DataFrames中的单元格

Question

我正在寻找一种更清洁的方法来实现以下目标：

我有一个DataFrame，其中包含某些列，如果有新信息到达，我想要更新这些列。 pandas DataFrame（来自CSV文件）的这个“新信息”可以有更多或更少的行，但是，我只想添加

原始DataFrame

带有新信息的DataFrame

（请注意此处缺少的名称“c”以及名称“a”的“状态”更改<）

现在，我编写了以下“不方便”的代码，用新信息更新原始DataFrame

根据“名称”列

更新“状态”列

for idx,row in df_base.iterrows():
    if not df_upd[df_upd['name'] == row['name']].empty:
        df_base.loc[idx, 'status'] = df_upd.loc[df_upd['name'] == row['name'], 'status'].values

它实现了我想要的，但它既不好看也不高效，我希望可能有更清洁的方式。我尝试了pd.merge方法，但问题是它会添加新列而不是“更新”该列中的单元格。

pd.merge(left=df_base, right=df_upd, on=['name'], how='left')

我期待着您的提示和想法。

Answer 1

你可以set_index("name")然后拨打.update：

>>> df_base = df_base.set_index("name")
>>> df_upd = df_upd.set_index("name")
>>> df_base.update(df_upd)
>>> df_base
      status
name        
a          0
b          1
c          0
d          1

更一般地说，您可以将索引设置为适当的值，更新，然后根据需要重置。