Question

我有两个大小不同的数据框：

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4,None,6,7,8,None,10], 'B':[11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]})
df1

      A   B
0   1.0  11
1   2.0  12
2   NaN  13
3   4.0  14
4   NaN  15
5   6.0  16
6   7.0  17
7   8.0  18
8   NaN  19
9  10.0  20

df2 = pd.DataFrame({'A':[2,3,4,5,6,8], 'B':[12,13,14,15,16,18]})
df2['A'] = df2['A'].astype(float)
df2

     A   B
0  2.0  12
1  3.0  13
2  4.0  14
3  5.0  15
4  6.0  16
5  8.0  18

我需要用第二个数据帧中的值和第B列中的公共键来填充第一个数据帧的A列中的缺失值（并且只有它们）。等效于SQL查询：

UPDATE df1 JOIN df2
  ON df1.B = df2.B
  SET df1.A = df2.A WHERE df1.A IS NULL;

我尝试使用该网站上类似问题的答案，但由于我的需要而无法正常工作

df1.fillna(df2)

      A   B
0   1.0  11
1   2.0  12
2   4.0  13
3   4.0  14
4   6.0  15
5   6.0  16
6   7.0  17
7   8.0  18
8   NaN  19
9  10.0  20

df1.combine_first(df2)

      A   B
0   1.0  11
1   2.0  12
2   4.0  13
3   4.0  14
4   6.0  15
5   6.0  16
6   7.0  17
7   8.0  18
8   NaN  19
9  10.0  20

预期输出为：

      A   B
0   1.0  11
1   2.0  12
2   3.0  13
3   4.0  14
4   5.0  15
5   6.0  16
6   7.0  17
7   8.0  18
8   NaN  19
9  10.0  20

如何获得此结果？

Answer 1

使用combine_first()是正确的，只是两个数据框必须共享相同的索引，并且索引必须是B列：

df1.set_index('B').combine_first(df2.set_index('B')).reset_index()

大熊猫：从其他数据框中填充缺失的数据框值

1 个答案: