基于将另一个单元格与另一个数据帧的单元格-熊猫进行比较，更改一个数据帧中单元格的值

Posted 2023-01-30

我有两个看起来像这样的数据框：

df1

col1            col2         col3
20              John         Positive
21              Kate         Negative
22              Nick         Another



df2

col1            col2         col3
21              message      white
22              text         black
20              nothing      orange,yellow
19              excel        blue

而且我想让它们看起来像：

df3

col1             col2         col3
20               John         orange,yellow
21               Kate         white
22               Nick         black

如果两个数据帧的col1中的数字匹配，我想将col3中df1的值更改为col3中df2的值。 （在col1的df2中，我得到的值比df1 col1中的更多，但它包括df1 col1中的所有数字）

我已经提出了如下解决方案：

for i in range(len(df2)):
    df1.loc[df1.col1 == df2.col1[i], ['col3']] = df2.col3[i]

而且我的解决方案正在工作，但这确实很耗时。我希望使用熊猫可以改善我的代码。你有办法吗？

答案

[将DataFrame.merge与左联接DataFrame.merge一起使用：

DataFrame.fillna

或者如果只希望DataFrame.fillna仅一列，则按系列将#column fo join with all columns for replace, here col3 cols = ['col1','col3'] df = df1.merge(df2[cols], on='col1', how='left', suffixes=('_','')).fillna(df1)[df1.columns] print (df) col1 col2 col3 0 20 John orange,yellow 1 21 Kate white 2 22 Nick black 与Series.map一起使用：

Series.map

或：

df2