获取多列df的子集，其中多列与另一个df的值匹配

Question

我有两个具有多个索引的数据框，如下所示：

df1

pd.DataFrame({'observation': {('foo', '2017-04-16'): 'green',
  ('bar', '2017-04-25'): 'red',
  ('zap', '2017-04-16'): 'red',
  ('zip', '2017-04-25'): 'blue',
  ('zip', '2017-04-16'): 'white'},
 'observation': {('zap', '2017-04-16'): np.nan,
  ('bar', '2017-04-27'): 'white',
  ('foo', '2017-05-16'): np.nan,
  ('foo', '2017-04-25'): 'red',
  ('zip', '2017-08-16'): 'red'}})

df2

pd.DataFrame({'foo': {('00', '08'): '0.0',
  ('01', '08'): '0.0',
  ('01', '08'): '0.0',
  ('00', '08'): '1.0',
  ('03', '08'): '1.0',
  ('06', '08'): '0.0',
  ('00', '08'): '1.0',
  ('00', '08'): '1.0',
  ('00', '08'): '0.0',
  ('02', '08'): '0.0'},
 'client_id': {('00', '08'): '1.0',
  ('01', '08'): '1.0',
  ('01', '08'): '1.0',
  ('00', '08'): '1.0',
  ('03', '08'): '1.0',
  ('06', '08'): '1.0',
  ('00', '08'): '1.0',
  ('00', '08'): '1.0',
  ('00', '08'): '1.0',
  ('02', '08'): '1.0'},
 'execution_date': {('00', '08'): '2019-01-09',
  ('01', '08'): '2019-01-09',
  ('01', '08'): '2019-01-09',
  ('00', '08'): '2019-01-09',
  ('03', '08'): '2019-01-09',
  ('06', '08'): '2019-01-09',
  ('00', '08'): '2019-01-09',
  ('00', '08'): '2019-01-09',
  ('00', '08'): '2019-01-09',
  ('02', '08'): '2019-01-09'},
 'del': {('00', '08'): '0.0',
  ('01', '08'): '0.0',
  ('01', '08'): '0.0',
  ('00', '08'): '0.0',
  ('03', '08'): '0.0',
  ('06', '08'): '0.0',
  ('00', '08'): '0.0',
  ('00', '08'): '0.0',
  ('00', '08'): '0.0',
  ('02', '08'): '0.0'},
 'act': {('00', '08'): '11',
  ('01', '08'): '03',
  ('01', '08'): '06',
  ('00', '08'): '07',
  ('03', '08'): '07',
  ('06', '08'): '11',
  ('00', '08'): '28',
  ('00', '08'): '08',
  ('00', '08'): '14',
  ('02', '08'): '26'},
 'obs': {('00', '08'): '02',
  ('01', '08'): '02',
  ('01', '08'): '02',
  ('00', '08'): '02',
  ('03', '08'): '02',
  ('06', '08'): '02',
  ('00', '08'): '02',
  ('00', '08'): '02',
  ('00', '08'): '02',
  ('02', '08'): '02'}})

两者的大小不相同，值并不总是重叠，但是在df1中找到的每个索引对都在df2中。我想做的就是在df2中将匹配的observation的值更新为df1中的观测列。

换句话说，我想做与基于多索引的内部联接等效的工作，然后用df2中的值覆盖df1中observation中的值。但是，有没有一种使用loc / indexing一步来做到这一点的方法？ （这被构造为一个索引问题，但是如果有一种使用reset_index()来解决它的方法也可以。）

所需的输出：

        obs
00  04  30
    08  02
    09  16
    10  26
    16  26
01  01  30
    07  16
02  08  02
03  13  26
07  15  26

Answer 1

如果我理解正确，您可以这样做：

df2 = pd.DataFrame({'observation': {('foo', '2017-04-16'): 'green',
  ('bar', '2017-04-25'): 'red',
  ('zap', '2017-04-16'): 'red',
  ('zip', '2017-04-25'): 'blue',
  ('zip', '2017-04-16'): 'white'},
 'observation': {('zap', '2017-04-16'): 'yellow',
  ('bar', '2017-04-27'): 'white',
  ('foo', '2017-05-16'): 'black',
  ('foo', '2017-04-25'): 'red',
  ('zip', '2017-08-16'): 'red'}})

df['observation'] = df.index.map(dict(zip(df2.index, df2.observation)))

输出

               observation
bar 2017-04-27       white
foo 2017-04-25         red
    2017-05-16       black
zap 2017-04-16      yellow
zip 2017-08-16         red