合并和更新数据框

Question

假设我有 2 个数据框，

df1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'A',], 'value': [1, 1,]}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B'], 'value': [5, 6,]})

数据框具有相同的列，但不同的行。

df1： 核心价值 一个 1 一个1

df2： 核心价值 一个5 B 6

我希望生成的数据框是： df3: 核心价值 一个 1 一个5 B 6

有点像 dict.update()。如果密钥已经存在，则更新新值；否则，添加新键和新值。但我该如何使用数据框呢？

我不想对后缀'_x''_y'做任何事情，因为实际上我有大约2个键列和10多个值列。

如果这个问题太简单，请原谅我。

Answer 1

您可以通过使用

merge

函数并将

how

参数设置为“outer”来完成此操作，以在

key

列上执行外连接，组合来自两个数据帧的数据

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'A'], 'value': [1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B'], 'value': [5, 6]})

df3 = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

然后，您可以使用

fillna

方法用另一列中的非空值填充 NaN 值，并创建一个包含更新值的新列

value

df3['value'] = df3['value_y'].fillna(df3['value_x'])
df3 = df3[['key', 'value']]