python - 根据索引值python更新和附加新行

Question

我有两个数据帧 DF1, DF2 它们具有相同类型的数据并且共享一些索引值但不是全部

        DF1    
 index, a, b, c
[ abc   1, 3, 6 ]
[ acb   2, 4, 5 ]
[ cab   6, 5, 2 ]
[ bac   3, 6, 2 ]
[ bca   6, 8, 3 ]

        DF2
 index, a, b, d
[ abc   4, 7, 3 ]
[ kde   2, 5, 8 ]
[ lat   7, 2, 6 ]
[ bac   0, 4, 4 ]
[ bca   3, 6, 8 ]

因此我想实现以下目标

1.) 根据索引匹配将 D 列添加到 DF1

2.) 添加来自 DF2 的索引和行，它们在 DF1

中不存在

        RESULT   
 index, a, b, c, d
[ abc   1, 3, 6, 3 ]
[ acb   2, 4, 5, - ]
[ cab   6, 5, 2, - ]
[ bac   3, 6, 2, 4 ]
[ bca   6, 8, 3, 8 ]
[ kde   2, 5, -, 8 ]
[ lat   7, 2, -, 6 ]

Answer 1

让我们使用 combine_first :

创建数据:

DF1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,6,3,6],'b':[3,4,5,6,8],'c':[6,5,2,2,3]},index=['abc','acb','cab','bac','bca'])
DF2 = pd.DataFrame({'a':[4,2,7,0,3],'b':[7,5,2,4,6],'d':[3,8,6,4,8]},index=['abc','kde','lat','bac','bca'])

df_combo = DF1.combine_first(DF2)
print(df_combo)

       a    b    c    d
abc  1.0  3.0  6.0  3.0
acb  2.0  4.0  5.0  NaN
bac  3.0  6.0  2.0  4.0
bca  6.0  8.0  3.0  8.0
cab  6.0  5.0  2.0  NaN
kde  2.0  5.0  NaN  8.0
lat  7.0  2.0  NaN  6.0