数据框用其他行替换答案

【问题标题】：Dataframe replace rows by other数据框用其他行替换
【发布时间】：2016-12-19 09:34:01
【问题描述】：

我在 python 中有两个数据框：

df1:

code | A | B
1      p   r
2      q   s
3      t   u

和

df2:

code | A | B
1      v   w
3      x   y
4      z   I

我想要做的是用 df2 的值替换 df2 中存在的 df1 行（基于“代码”列）...（请注意，我不想包含 df2 中不在的行df1（基于“代码”列）

我不想合并或加入他们！因为他们似乎会重复列！

输出应如下所示：

code | A | B
1      v   w
2      q   s
3      x   y

我已经编写了一些代码来实现这一点，但它似乎需要很长时间或者它甚至不起作用......（没有错误！）

#result
df = pd.DataFrame(columns=df1.columns)

#replace these
ind1 = df2.ncodpers

#iterate
for i, row in df1.iterrows():
    if (row['code'] in ind1):
        temp = df2[df2['code'] == row['code']]
        df=df.append(temp)
    else:
        df=df.append(row)

df1 = df

有没有更简单的方法来实现这一点？谢谢你

【问题讨论】：

@EdChum，我会试试看它是否有效
对不起，没有做你想做的事

标签： python dataframe merge

【解决方案1】：

您可以将reindex_like 与combine_first 一起使用：

print (df2.set_index('code')
          .reindex_like(df1.set_index('code'))
          .combine_first(df1.set_index('code'))
          .reset_index())

   code  A  B
0     1  v  w
1     2  q  s
2     3  x  y

【讨论】：