Question

我有两个DataFrame，第一个是我的主要df，第二个是我想要更新＆＃39;第一个用。

基本上，我有以下内容：

In [205]: df1
Out[205]: 
         date  total
0  04/10/2016     10
1  04/10/2016     20
2  04/10/2016     30
3  04/10/2016     40
4  04/10/2016     50

In [206]: df2
Out[206]: 
         date  new
0  04/11/2016    1
1  04/11/2016    2
2  04/11/2016    3

当我合并时，我会得到两个日期列。

In [207]: pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')
Out[207]: 
       date_x  total      date_y  new
0  04/10/2016     10  04/11/2016  1.0
1  04/10/2016     20  04/11/2016  2.0
2  04/10/2016     30  04/11/2016  3.0
3  04/10/2016     40         NaN  NaN
4  04/10/2016     50         NaN  NaN

无论如何，我可以覆盖date中的原始df1列吗？

现在，我会这样做：

In [209]: df3['date_x'].update(df3['date_y'])

In [210]: df3
Out[210]: 
       date_x  total      date_y  new
0  04/11/2016     10  04/11/2016  1.0
1  04/11/2016     20  04/11/2016  2.0
2  04/11/2016     30  04/11/2016  3.0
3  04/10/2016     40         NaN  NaN
4  04/10/2016     50         NaN  NaN

并尝试删除date_y，但这似乎并不高效。

我也尝试了combine_first，但在某些情况下，这会给我带来不良后果（例如，如果我的原始日期为空白，我将新的日期合并到一起。）。

Answer 1

试试这个，这是merge的文档：

In [154]: pd.merge(df2, df1, left_index=True, right_index=True, on='date', how='outer')
Out[154]:
         date  total  new
0  04/11/2016     10    1
1  04/11/2016     20    2
2  04/11/2016     30    3
3  04/10/2016     40  NaN
4  04/10/2016     50  NaN

Pandas合并数据并覆盖列

1 个答案: