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次の 2 つのデータ フレームがあるとします。

>>> df1 = pd.DataFrame({'c1':['a','a','b','b'], 'c2':['x','y','x','y'], 'val':0})
>>> df1
  c1 c2  val
0  a  x    0
1  a  y    0
2  b  x    0
3  b  y    0

>>> df2 = pd.DataFrame({'c1':['a','a','b'], 'c2':['x','y','y'], 'val':[12,31,14]})
>>> df2
  c1 c2  val
0  a  x   12
1  a  y   31
2  b  y   14

valfromの要素を取り、df2それらを の対応するインデックスに入れる関数はありdf1ますか?

>>> df1_updated 
  c1 c2  val
0  a  x   12
1  a  y   31
2  b  x    0
3  b  y   14
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1 に答える 1

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はい、combine_firstまたはupdateを見てください。例えば：

>>> df1['val'] = df2['val'].combine_first(df1['val'])
>>> df1
Out[26]:
    c1  c2  val
0    a   x   12
1    a   y   31
2    b   x   14
3    b   y   0

編集:現在のインデックスを無視して c1 と c2 に従って結合するには:

>>> df1['val'] = df2.set_index(['c1','c2'])['val'].combine_first(df1.set_index(['c1','c2'])['val']).values
>> df1
Out[25]:
    c1  c2  val
0    a   x   12
1    a   y   31
2    b   x   0
3    b   y   14
于 2013-09-10T18:41:10.860 に答える