python - Pandas 一次更新多个列

Question

我正在尝试一次更新几个字段 - 我有两个数据源，我正在尝试协调它们。我知道我可以做一些丑陋的合并然后删除列，但希望下面的代码可以工作:

df = pd.DataFrame([['A','B','C',np.nan,np.nan,np.nan],
                  ['D','E','F',np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan,'a','b','d'],
                  [np.nan,np.nan,np.nan,'d','e','f']], columns = ['Col1','Col2','Col3','col1_v2','col2_v2','col3_v2'])

print df

 Col1 Col2 Col3 col1_v2 col2_v2 col3_v2
0    A    B    C     NaN     NaN     NaN
1    D    E    F     NaN     NaN     NaN
2  NaN  NaN  NaN       a       b       d
3  NaN  NaN  NaN       d       e       f

#update 
df.loc[df['Col1'].isnull(),['Col1','Col2', 'Col3']] = df[['col1_v2','col2_v2','col3_v2']]

print df

 Col1 Col2 Col3 col1_v2 col2_v2 col3_v2
0    A    B    C     NaN     NaN     NaN
1    D    E    F     NaN     NaN     NaN
2  NaN  NaN  NaN       a       b       d
3  NaN  NaN  NaN       d       e       f

我想要的输出是:

 Col1 Col2 Col3 col1_v2 col2_v2 col3_v2
0    A    B    C     NaN     NaN     NaN
1    D    E    F     NaN     NaN     NaN
2    a    b    c       a       b       d
3    d    e    f       d       e       f

我打赌它与更新/设置切片有关，但我总是使用 .loc 来更新值，而不是一次更新多个列。

我觉得有一种我只是想念的简单方法，欢迎提出任何想法/建议!

编辑以反射(reflect)下面的解决方案感谢您对索引的评论。但是，我对此有疑问，因为它与系列有关。如果我想以类似的方式更新单个系列，我可以这样做:

df.loc[df['Col1'].isnull(),['Col1']] = df['col1_v2']

print df

  Col1 Col2 Col3 col1_v2 col2_v2 col3_v2
0    A    B    C     NaN     NaN     NaN
1    D    E    F     NaN     NaN     NaN
2    a  NaN  NaN       a       b       d
3    d  NaN  NaN       d       e       f

请注意，我没有考虑此处的索引，我过滤为 2x1 系列并将其设置为等于 4x1 系列，但它正确处理了它。想法？我试图更好地理解我已经使用了一段时间的功能，但我想没有完全掌握底层机制/规则

Answer 1

你想替换

print df.loc[df['Col1'].isnull(),['Col1','Col2', 'Col3']]

  Col1 Col2 Col3
2  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN

与:

replace_with_this = df.loc[df['Col1'].isnull(),['col1_v2','col2_v2', 'col3_v2']]
print replace_with_this

  col1_v2 col2_v2 col3_v2
2       a       b       d
3       d       e       f

看起来很合理。但是，当您进行分配时，您需要考虑索引对齐，其中包括列。

所以，这应该可行:

df.loc[df['Col1'].isnull(),['Col1','Col2', 'Col3']] = replace_with_this.values

print df

  Col1 Col2 Col3 col1_v2 col2_v2 col3_v2
0    A    B    C     NaN     NaN     NaN
1    D    E    F     NaN     NaN     NaN
2    a    b    d       a       b       d
3    d    e    f       d       e       f

我在最后使用 .values 来计算列。这从 replace_with_this 数据框中剥离了列信息，只使用了适当位置的值。