Python DataFrame：将所选值替换或组合到主DataFrame中

Question

我有两个pandas DataFrame，如下所示。它包含字符串和np.nan值。 df =

   A    B    C    D    E    F
0  aaa  abx  fwe  dcs  NaN  gsx
1  bbb  daf  dxs  fsx  NaN  ewe
2  ccc  NaN  NaN  NaN  NaN  dfw
3  ddd  NaN  NaN  asc  NaN  NaN
4  eee  NaN  NaN  cse  NaN  NaN
5  fff  NaN  NaN  wer  xer  NaN

df_result =

   A    C    E    F
2  sfa  NaN  NaN  wes  
4  web  NaN  NaN  NaN  
5  NaN  wwc  wew  NaN  

我想要的是将整个df_result DataFrame复制到具有相应列和索引的df DataFrame。所以我的输出将是=

   A    B    C    D    E    F
0  aaa  abx  fwe  dcs  NaN  gsx
1  bbb  dxs  fsx  fsx  NaN  ewe
2  sfa  NaN  NaN  NaN  NaN  wes
3  wen  NaN  NaN  asc  NaN  NaN
4  web  NaN  NaN  cse  NaN  NaN
5  NaN  NaN  wwc  wer  wew  NaN

所以基本上我想将df_result的精确值复制到df，即使是np.nan值也是如此：A：5（从fff变为NaN）。另外，我需要保持列的顺序不变。请让我知道有效的方法来做到这一点。谢谢！

Answer 1

df.update(dfr.fillna('NaN'))
df.replace('NaN',np.nan)
Out[501]: 
     A    B    C    D    E    F
0  aaa  abx  fwe  dcs  NaN  gsx
1  bbb  daf  dxs  fsx  NaN  ewe
2  sfa  NaN  NaN  NaN  NaN  wes
3  ddd  NaN  NaN  asc  NaN  NaN
4  web  NaN  NaN  cse  NaN  NaN
5  NaN  NaN  wwc  wer  wew  NaN

Answer 2

假设你的列和索引设置正确，你可以说。

df.loc[df_result.index,df_result.columns] = df_result 

工作的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(data=[ [1 for y in range(5)] for i in range(5)] , columns=list(range(5)))
df.loc[0::2,2]=np.nan
print(df)
df2 = pd.DataFrame(data=[ [2 for y in range(3)] for i in range(2)] , columns=list(range(2,5)),index=range(1,3))
df2.loc[:,3] = np.nan
print(df2)
df.loc[df2.index,df2.columns] = df2
print(df)