python - 使用另一个数据框中匹配索引的值设置数据框列

Question

我想在 DF1 的 col2 中设置值，使用 DF2< 中 col2 的匹配索引保存的值:

DF1:

         col1    col2
index
    0       a
    1       b
    2       c
    3       d
    4       e
    5       f

DF2:

         col1    col2
index
    2       a      x
    3       d      y
    5       f      z

DF3:

         col1    col2
index
    0       a     NaN
    1       b     NaN
    2       c       x
    3       d       y
    4       e     NaN
    5       f       z

如果我只是尝试设置 DF1['col2'] = DF2['col2'] 那么 col2 会以所有 NaN 的形式出现DF3 中的值 - 我认为这是因为索引不同。然而，当我尝试使用 map() 做类似的事情时:

DF1.index.to_series().map(DF2['col2'])

然后我仍然得到相同的 NaN 列，但我认为它会将值映射到索引匹配的位置...

我没有得到什么？

Answer 1

你需要join或 assign :

df = df1.join(df2['col2'])
print (df)
      col1 col2
index          
0        a  NaN
1        b  NaN
2        c    x
3        d    y
4        e  NaN
5        f    z

或者:

df1 = df1.assign(col2=df2['col2']) 
#same like
#df1['col2'] = df2['col2']
print (df1)

      col1 col2
index          
0        a  NaN
1        b  NaN
2        c    x
3        d    y
4        e  NaN
5        f    z

如果没有匹配项并且所有值都是 NaN，则检查索引在两个 df 中是否具有相同的数据类型:

print (df1.index.dtype)
print (df2.index.dtype)

如果不是，则使用 astype:

df1.index = df1.index.astype(int)
df2.index = df2.index.astype(int)

---

错误的解决方案(检查索引 2):

df = df2.combine_first(df1)
print (df)
      col1 col2
index          
0        a  NaN
1        b  NaN
2        a    x
3        d    y
4        e  NaN
5        f    z