我正在尝试用另一个数据框的列中的值替换一个数据框的列中的某些值。这是数据帧的外观。 df2
有很多行和列。
df1
0 1029
0 aaaaa Green
1 bbbbb Green
2 fffff Blue
3 xxxxx Blue
4 zzzzz Green
df2
0 1 2 3 .... 1029
0 aaaaa 1 NaN 14 NaN
1 bbbbb 1 NaN 14 NaN
2 ccccc 1 NaN 14 Blue
3 ddddd 1 NaN 14 Blue
...
25 yyyyy 1 NaN 14 Blue
26 zzzzz 1 NaN 14 Blue
最终的df应该看起来像这样
0 1 2 3 .... 1029
0 aaaaa 1 NaN 14 Green
1 bbbbb 1 NaN 14 Green
2 ccccc 1 NaN 14 Blue
3 ddddd 1 NaN 14 Blue
...
25 yyyyy 1 NaN 14 Blue
26 zzzzz 1 NaN 14 Green
因此,基本上需要发生的是df1[0]
和df[2]
必须匹配,然后df2[1029]
需要用df1[1029]
中对应行替换的值。匹配的行。我不想丢失df2['1029']
中没有的任何值,df1['1029']
我相信python中的re
模块可以做到吗?这是我到目前为止的内容:
import re
for line in replace:
line = re.sub(df1['1029'],
'1029',
line.rstrip())
print(line)
但这绝对不起作用。
我也可以像merged1 = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, how='inner')
中那样使用merge,但这不能替换内联的值。
答案 0 :(得分:1)
您需要:
df1 = pd.DataFrame({'0':['aaaaa','bbbbb','fffff','xxxxx','zzzzz'], '1029':['Green','Green','Blue','Blue','Green']})
df2 = pd.DataFrame({'0':['aaaa','bbbb','ccccc','ddddd','yyyyy','zzzzz',], '1029':[None,None,'Blue','Blue','Blue','Blue']})
# Fill NaNs
df2['1029'] = df2['1029'].fillna(df1['1029'])
# Merge the dataframes
df_ = df2.merge(df1, how='left', on=['0'])
df_['1029'] = np.where(df_['1029_y'].isna(), df_['1029_x'], df_['1029_y'])
df_.drop(['1029_y','1029_x'],1,inplace=True)
print(df_)
输出:
0 1029
0 aaaa Green
1 bbbb Green
2 ccccc Blue
3 ddddd Blue
4 yyyyy Blue
5 zzzzz Green
答案 1 :(得分:-1)
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'0':['aa','bb','ff','xx', 'zz'], '1029':['Green', 'Green', 'Blue', 'Blue', 'Green']})
df2 = pd.DataFrame({'0':['aa','bb','cc','dd','ff','gg','hh','xx','yy', 'zz'], '1': [1]*10, '2': [np.nan]*10, '1029':[np.nan, np.nan, 'Blue', 'Blue', np.nan, np.nan, 'Blue', 'Green', 'Blue', 'Blue']})
df1
0 1029
0 aa Green
1 bb Green
2 ff Blue
3 xx Blue
4 zz Green
df2
0 1 1029 2
0 aa 1 NaN NaN
1 bb 1 NaN NaN
2 cc 1 Blue NaN
3 dd 1 Blue NaN
4 ff 1 NaN NaN
5 gg 1 NaN NaN
6 hh 1 Blue NaN
7 xx 1 Green NaN
8 yy 1 Blue NaN
9 zz 1 Blue NaN
如果两个数据帧中的列“ 0”都已排序,则将起作用。
df2.loc[(df2['1029'].isna() & df2['0'].isin(df1['0'])), '1029'] = df1['1029'][df2['0'].isin(df1['0'])].tolist()
df2
0 1 1029 2
0 aa 1 Green NaN
1 bb 1 Green NaN
2 cc 1 Blue NaN
3 dd 1 Blue NaN
4 ff 1 Green NaN
5 gg 1 NaN NaN
6 hh 1 Blue NaN
7 xx 1 Green NaN
8 yy 1 Blue NaN
9 zz 1 Blue NaN