Pandas 更新数据框并在公共列上加入答案

【问题标题】：Pandas Update dataframe with join on common columnPandas 更新数据框并在公共列上加入
【发布时间】：2019-08-19 13:30:16
【问题描述】：

我有 df1 (key_col, cola, colb, colc) 和 df2(key_col, colz) 我想做以下 SQL 等效项：

UPDATE df1
SET df1.colc = df2.colz
WHERE df1.key = df2.key

我尝试了各种合并和加入的化身，但均未成功。不寻找循环，而是使用 Pandas

df1: key_col  cola  colb  colc
     50       'foo' 'bar' 'foo'
     49       'foo' 'bar' 'bla'
     23       'bar' 'foo' 'bla'

df2: key_col  colz
     23      'something'
     50      'something else'

注意，键 col 不是 pandas 索引而是普通列

所需的 df1：

df1: key_col  cola  colb  colc
     50   'foo' 'bar' 'something else'
     49   'foo' 'bar' 'bla'
     23   'bar' 'foo' 'something'

编辑：

已添加行 key_col = 49 以明确 colc c 的直接复制将不起作用，因为它会覆盖现有值。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas sql-update

【解决方案1】：

试试这个。

df1.set_index('Key',inplace=True)
df2.set_index('Key',inplace=True)
df2.rename(columns={'colz':'colc'}, inplace=True)
df1.update(df2)
df1.reset_index(inplace=True)

【讨论】：

【解决方案2】：

df1 = pd.merge(df1, df2)
df1.drop('colc',axis=1,inplace=True)
df1.rename(columns={'colz':'colc'}, inplace=True)

【讨论】：

谢谢，但您的解决方案将全面覆盖现有 df1 的 colc 值，而我只在键匹配时发生更新。我已经编辑了原始 dfs 以使其明确。