根据来自另一个数据帧的值更新数据帧 - Python

有时候我们需要根据另一个数据帧的值来更新一个数据帧中的值，这种情况在数据分析任务中非常常见。在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库来实现这个功能。

准备工作

在开始编写代码之前，我们需要先导入 Pandas 库和准备两个数据帧。

import pandas as pd

# 准备数据帧 df1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 准备数据帧 df2
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})

在上面的代码中，我们创建了两个数据帧 df1 和 df2。df1 包含两列数据 A 和 B，df2 包含两列数据 A 和 C。

更新数据帧

接下来，我们将使用 merge() 函数根据 df2 中的 A 列值来更新 df1 中的 B 列值。

# 使用 merge() 函数合并 df1 和 df2
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')

# 更新 B 列
merged_df['B'] = merged_df.apply(lambda row: row['C'] if pd.notna(row['C']) else row['B'], axis=1)

# 删除 C 列
merged_df.drop(columns=['C'], inplace=True)

在上面的代码中，我们首先使用 merge() 函数将 df1 和 df2 按照 A 列进行合并，并使用 left 连接方式。这将产生一个包含 A、B 和 C 列的合并数据帧 merged_df。

接下来，我们使用 apply() 函数来更新 B 列的值。对于每一行数据，我们检查 C 列的值是否存在。如果存在，我们将使用 C 列的值来更新 B 列的值；否则，我们将使用 B 列的原始值。

最后，我们使用 drop() 函数删除 merged_df 中的 C 列。

我们可以使用以下代码来查看更新后的数据帧：

print(merged_df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在输出结果中，我们可以看到 B 列的值已经被正确更新。

结论

本文介绍了如何根据来自另一个数据帧的值来更新数据帧。我们使用了 Pandas 库中的 merge() 函数和 apply() 函数来实现这个功能。