注意:为了简单起见,我使用了一个玩具示例,因为复制/粘贴数据帧在堆栈溢出时很困难(如果有简单的方法,请告诉我)。
有没有一种方法可以在不获取 _X、_Y 列的情况下将一个数据框中的值合并到另一个数据框中?我希望一列中的值替换另一列中的所有零值。
df1:
Name Nonprofit Business Education
X 1 1 0
Y 0 1 0 <- Y and Z have zero values for Nonprofit and Educ
Z 0 0 0
Y 0 1 0
df2:
Name Nonprofit Education
Y 1 1 <- this df has the correct values.
Z 1 1
pd.merge(df1, df2, on='Name', how='outer')
Name Nonprofit_X Business Education_X Nonprofit_Y Education_Y
Y 1 1 1 1 1
Y 1 1 1 1 1
X 1 1 0 nan nan
Z 1 1 1 1 1
在之前的帖子中,我尝试了 combine_First 和 dropna(),但这些都不起作用。
我想用 df2 中的值替换 df1 中的零。 此外,我希望根据 df2 更改所有具有相同名称的行。
Name Nonprofit Business Education
Y 1 1 1
Y 1 1 1
X 1 1 0
Z 1 0 1
(需要澄清:名称 = Z 的“业务”列中的值应为 0。)
我现有的解决方案执行以下操作: 我根据 df2 中存在的名称进行子集化,然后将这些值替换为正确的值。但是,我想要一种不那么棘手的方法来做到这一点。
pubunis_df = df2
sdf = df1
regex = str_to_regex(', '.join(pubunis_df.ORGS))
pubunis = searchnamesre(sdf, 'ORGS', regex)
sdf.ix[pubunis.index, ['Education', 'Public']] = 1
searchnamesre(sdf, 'ORGS', regex)
最佳答案
注意:在最新版本的 pandas 中,以上两个答案都不再有效:
KSD 的回答会引发错误:
df1 = pd.DataFrame([["X",1,1,0],
["Y",0,1,0],
["Z",0,0,0],
["Y",0,0,0]],columns=["Name","Nonprofit","Business", "Education"])
df2 = pd.DataFrame([["Y",1,1],
["Z",1,1]],columns=["Name","Nonprofit", "Education"])
df1.loc[df1.Name.isin(df2.Name), ['Nonprofit', 'Education']] = df2.loc[df2.Name.isin(df1.Name),['Nonprofit', 'Education']].values
df1.loc[df1.Name.isin(df2.Name), ['Nonprofit', 'Education']] = df2[['Nonprofit', 'Education']].values
Out[851]:
ValueError: shape mismatch: value array of shape (2,) could not be broadcast to indexing result of shape (3,)
而 EdChum 的回答会给我们错误的结果:
df1.loc[df1.Name.isin(df2.Name), ['Nonprofit', 'Education']] = df2[['Nonprofit', 'Education']]
df1
Out[852]:
Name Nonprofit Business Education
0 X 1.0 1 0.0
1 Y 1.0 1 1.0
2 Z NaN 0 NaN
3 Y NaN 1 NaN
好吧,只有当“名称”列中的值是唯一的并且在两个数据框中都排序时,它才能安全地工作。
这是我的答案:
方式一:
df1 = df1.merge(df2,on='Name',how="left")
df1['Nonprofit_y'] = df1['Nonprofit_y'].fillna(df1['Nonprofit_x'])
df1['Business_y'] = df1['Business_y'].fillna(df1['Business_x'])
df1.drop(["Business_x","Nonprofit_x"],inplace=True,axis=1)
df1.rename(columns={'Business_y':'Business','Nonprofit_y':'Nonprofit'},inplace=True)
方式二:
df1 = df1.set_index('Name')
df2 = df2.set_index('Name')
df1.update(df2)
df1.reset_index(inplace=True)
More guide about update. .需要设置索引的两个数据框的列名在“更新”之前不必相同。您可以尝试“姓名 1”和“姓名 2”。此外,即使 df2 中有其他不必要的行也不会更新 df1,它也能正常工作。换句话说,df2 不需要是 df1 的超集。
例子:
df1 = pd.DataFrame([["X",1,1,0],
["Y",0,1,0],
["Z",0,0,0],
["Y",0,1,0]],columns=["Name1","Nonprofit","Business", "Education"])
df2 = pd.DataFrame([["Y",1,1],
["Z",1,1],
['U',1,3]],columns=["Name2","Nonprofit", "Education"])
df1 = df1.set_index('Name1')
df2 = df2.set_index('Name2')
df1.update(df2)
结果:
Nonprofit Business Education
Name1
X 1.0 1 0.0
Y 1.0 1 1.0
Z 1.0 0 1.0
Y 1.0 1 1.0
关于python - 基于另一个数据框 python pandas 替换列值 - 更好的方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24768657/