python - 在 Pandas 中，如何用另一个子数据帧替换子数据帧

Question

我有以下 2 个 pandas 数据框(列名相同，但 df1 包含 2019 年的数据，df2 包含 2020 年的数据):

df1

DateTime            Col1    Col2      Col3
2019-10-14 00:00:00 5.35    201.75    16.50
2019-10-14 00:10:00 4.90    187.65    16.49
2019-10-14 00:20:00 4.80    186.89    16.48
2019-10-14 00:30:00 5.12    177.48    16.46
2019-10-14 00:40:00 5.83    332.94    6.45

df2

DateTime            Col1    Col2       Col3
2020-10-14 00:00:00 5.35    231.75    14.50
2020-10-14 00:10:00 6.90    217.15    14.49
2020-10-14 00:20:00 6.80    181.69    14.46
2020-10-14 00:30:00 7.12    175.48    14.48
2020-10-14 00:40:00 5.83    212.95    15.45

我需要用 df2 中的行替换 2020-10-14 00:10:00 和 2020-10-14 00:30:00(包括)之间的 df1 行。

这是预期的结果(第 2、3、4 行取自 df2，而 DateTime 值保留自 df1):

DateTime            Col1    Col2      Col3
2019-10-14 00:00:00 5.35    201.75    16.50
2019-10-14 00:10:00 6.90    217.15    14.49
2019-10-14 00:20:00 6.80    181.69    14.46
2019-10-14 00:30:00 7.12    175.48    14.48
2019-10-14 00:40:00 5.83    332.94    6.45

我该怎么做？能否在这里套用 Pandas 的“where”？

Answer 1

DatetimeIndex 匹配的解决方案，对于 2020 年的日期减去一年，因此匹配另一个 DataFrame 中的 2019 行:

df22 = df2.set_index('DateTime').loc['2020-10-14 00:10:00':'2020-10-14 00:30:00']
df1 = df1.set_index('DateTime')

df = df22.rename(lambda x: x - pd.DateOffset(years=1)).combine_first(df1)
print (df)
                     Col1    Col2   Col3
DateTime                                
2019-10-14 00:00:00  5.35  201.75  16.50
2019-10-14 00:10:00  6.90  217.15  14.49
2019-10-14 00:20:00  6.80  181.69  14.46
2019-10-14 00:30:00  7.12  175.48  14.48
2019-10-14 00:40:00  5.83  332.94   6.45

替代更新:

df22 = df2.set_index('DateTime').loc['2020-10-14 00:10:00':'2020-10-14 00:30:00']
df1 = df1.set_index('DateTime')

df22 = df22.rename(lambda x: x - pd.DateOffset(years=1))

df1.update(df22)
print (df1)
                     Col1    Col2   Col3
DateTime                                
2019-10-14 00:00:00  5.35  201.75  16.50
2019-10-14 00:10:00  6.90  217.15  14.49
2019-10-14 00:20:00  6.80  181.69  14.46
2019-10-14 00:30:00  7.12  175.48  14.48
2019-10-14 00:40:00  5.83  332.94   6.45