如何根据其他熊猫数据框更新系列答案

【问题标题】：How to update series based on other pandas dataframe如何根据其他熊猫数据框更新系列
【发布时间】：2018-05-24 08:19:37
【问题描述】：

我想根据其他熊猫数据框更新数据，因为我只是收集更好的数据，这里是数据集的例子

这是我的数据

No  Country    Language    Capital
1   Indonesia  Bahasa      Jakarta
2   Malaysia   Bahasa      Kuala Lumpur
3   Brunei     Bahasa      Bandar Seri Begawan
4   Nigeria    English     Abuja

我的第二个数据框

Nation     Capital City
Malaysia   Lagos
Nigeria    Putrajaya

我想要的是

No  Country    Language    Capital
1   Indonesia  Bahasa      Jakarta
2   Malaysia   Bahasa      Putrajaya
3   Brunei     Bahasa      Bandar Seri Begawan
4   Nigeria    English     Lagos

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe series

【解决方案1】：

首先从您的新映射创建一个系列：

s = df2.set_index('Nation')['Capital City']

然后使用pd.Series.update 就地更新您的系列：

df1['Capital'].update(df1['Country'].map(s))

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用新的Series 和map，创建不存在的Nations NaNs，然后替换为fillna：

s = df2.set_index('Nation')['Capital City']
df1['Capital'] = df1['Country'].map(s).fillna(df1['Capital'])
print (df1)
   No    Country Language              Capital
0   1  Indonesia   Bahasa              Jakarta
1   2   Malaysia   Bahasa                Lagos
2   3     Brunei   Bahasa  Bandar Seri Begawan
3   4    Nigeria  English            Putrajaya

或使用replace 更慢的解决方案：

df1['Capital'] = df1['Country'].replace(s)

【讨论】：