python - 比较后用其他 Frame 覆盖 Frame

Question

2 帧，我希望第 2 帧“覆盖”/更新第 1 帧。基本上，其中 Table1-colB-value = Table2-oldB-value，用 Table2-newB-value 覆盖 Table1-colB-value。
表格1


可乐
列


1
X

2
是

3
Z

4
宽

5
X

6
X

7
宽


表2


老B
新B


X
升

是
米

Z
N

宽
哦


覆盖后令人钦佩的结果:


可乐
列


1
升

2
米

3
N

4
哦

5
升

6
升

7
哦


这样的事情可能吗？我使用 replace 做了类似的事情，但比较 2 帧会更好，例如如果新值输入框架发生变化，您就不必在每个相应的点调整替换代码。

Answer 1

有很多方法可以做到这一点，一个快速的方法是将您的 df2 转换为 dict , 使用 oldB 列作为键，然后 map它在 df1 中的 colB 上:

d = dict(zip(df2.oldB, df2.newB))
df1['new_colB'] = df1['colB'].map(d)

会回来的

   colA colB new_colB
0     1    X        L
1     2    Y        M
2     3    Z        N
3     4    W        O
4     5    X        L
5     6    X        L
6     7    W        O

编辑 : 我在 df1 的 colB 中添加了一个 P为了显示。
您几乎可以执行相同的过程，只需将其包装在 np.where() 中即可。 , 并设置如下条件，或使用 fillna()填写 nulls用'colB'

# Using np.where
import numpy as np
df1['new_colB'] = np.where(df1['colB'].map(d).isnull(),df1['colB'],df1['colB'].map(d))

# Using fillna()
df1['new_colB'] = (df1['colB'].map(d)).fillna(df1['colB'])

我会选择第二个选项，因为第一个 map 是两次。
两者都会给你:

df1
   colA colB new_colB
0     1    X        L
1     2    Y        M
2     3    Z        N
3     4    W        O
4     5    X        L
5     6    X        L
6     7    W        O
7     8    P        P