Pandas DF 合并基于匹配的单元格名称

Question

我有一个数据框 DF1，其中包含：

Asset Name	Type	Score	Grade
Apple	fruit	nan	nan
Pear	fruit	nan	nan
Banana	fruit	nan	nan

我有 DF2，其中包含：

Asset Name	Score	Grade
Orange	40	C
Banana	100	A
Pear	60	B
Potato	10	F
Apple	70	E

import pandas as pd

data1 = {'Asset Name':['Apple', 'Pear', 'Banana'], \
         'Type':['fruit', 'fruit', 'fruit'],'Score':['nan', 'nan','nan'], \
             'Grade':['nan','nan','nan']}

data2 = {'Asset Name':['Orange', 'Banana','Pear','Potato','Apple'], \
         'Score':[40,100,60,10,70], 'Grade':['C','A','B','F','E']}
    
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

我可以使用：

combined = pd.concat([DF1, Df2]).groupby('Asset Name').first()

这给了我以下信息：

Asset Name	Score	Grade	Type
Apple	70	E	fruit
Banana	100	A	fruit
Orange	40	C	None
Pear	60	B	fruit
Potato	10	F	None

这不是我想要的。我只想添加 Apple、Pear 和 Banana 的分数和等级，就像它们在 DF1 中一样。如果资产名称不在 DF1 和 Df2 中，则不应更新分数和等级。

同样，如果我尝试使用：

combined = df2.combine_first(df1)

Asset Name	Grade	Score	Type
Orange	C	70	fruit
Banana	A	100	fruit
Pear	B	40	fruit
Potato	F	10	fruit
Apple	E	70	None

我得到了我也不想要的元素，因为我只想更新 DF1 中的元素。

如何仅更新 DF1 中匹配 DF2 中“资产名称”的行，并将 DF2 中的数据添加到 DF1 中的这些资产中？

我想要达到的目标如下：

Asset Name	Score	Grade	Type
Apple	70	C	fruit
Pear	60	B	fruit
Banana	100	A	fruit

谢谢

Answer 1

IIUC 使用：

df = df2.set_index('Asset Name').combine_first(df1.set_index('Asset Name')).dropna().reset_index()
print (df)
  Asset Name Grade Score   Type
0      Apple     E    70  fruit
1     Banana     A   100  fruit
2       Pear     B    60  fruit