python - Pandas:两个数据框的组合

Question

我有两个数据框，旧和新。两者都有相同的列。

我想，通过索引，

• 向 old 中添加存在于 new 中但不存在于 old 中的行
• 使用新中的数据更新旧中的行。

在pandas中有没有有效的方法来做到这一点？我发现update() ，这正是第二步。但是，它不会添加行。我可以在索引上使用一些设置逻辑来完成第一步。然而，这似乎效率不高。执行这两个操作的最佳方法是什么？

示例

旧

    a   b
0   1   1
1   3   3

新

    a   b
1   1   2
2   1   2

结果

    a   b
0   1   1
1   1   2
2   1   2

Answer 1

您可以首先找到两个数据帧的公共(public)索引，然后为第一个数据帧分配第二个数据帧的值。然后你会得到结果 combine_first :

In [35]: df1
Out[35]:
   a  b
0  1  1
1  3  3

In [36]: df2
Out[36]:
   a  b
1  1  2
2  1  2

idx = df1.index & df2.index
df1.loc[idx, :] = df2.loc[idx, :]
df1 = df1.combine_first(df2)

In [39]: df1
Out[39]:
   a  b
0  1  1
1  1  2
2  1  2