Question

我不确定这是否可行。我有两个数据帧df1和df2，如下所示：

df1             df2             

id value        id value      
 a     5         a   3         
 c     9         b   7         
 d     4         c   6         
 f     2         d   8         
                 e   2         
                 f   1

他们将在现实中拥有比此处更多的条目。我想基于df1和df2中的值创建第三个数据帧df3。当写入df3时，df1中的任何值都优先于df2中的值（如果df1和df2中都存在相同的id），所以在本例中我将返回：

df3
id value
a      5
b      7
c      9
d      4 
e      2
f      2

我已尝试使用df2作为基础（df2将包含整个Universe的所有id），然后覆盖df1中存在的id的值，但找不到合并语法来执行此操作。

Answer 1

您可以使用combine_first，前提是您首先制作数据框索引<table id="items"> <tbody> <tr> <td>East</td> <td>N/A</td> <td>Open</td> <td> <div class="cssWrapper"> <input type="image" src="item.jpg" id="img_1"> </div> </td> </tr> <tr> <td>West</td> <td>N/A</td> <td>Close</td> <td> <div class="cssWrapper"> <input type="image" src="item.jpg" id="img_2"> </div> </td> </tr> </tbody> </table> <table style="width:100%;"> <tbody> <tr> <td> <label for="addr">Address - </label> </td> <td> <input id="addr" name="addr" type="text" maxlength="30" title="Enter Address"> </td> </tr> </tbody> </table>（以便id与values对齐）：

id

既然你提到了合并，你可能会对此感兴趣您可以在In [80]: df1.set_index('id').combine_first(df2.set_index('id')).reset_index() Out[80]: id value 0 a 5.0 1 b 7.0 2 c 9.0 3 d 4.0 4 e 2.0 5 f 2.0上合并df1和df2，然后使用id替换fillna df1列中的NaN使用value的值列中的值：

df2

产生相同的结果，但第一种方法更简单。

两个数据帧合二为一

1 个答案: