Pandas - update()创建“随机”值？
Pandas - update()创建“随机”值？
提问于 2020-01-22 21:49:50
因此，每当两个列ColA和ColB匹配时，我都会尝试用DF2中来自Date的值来更新DF1中的Date，如下所示：
DF1：
ColA | ColB | Date
a | b | 12/22/2099
a | s | 12/22/2099
v | p | 12/22/2099
v | s | 12/22/2099
m | p | 12/22/2099
DF1 = pd.DataFrame( { 'ColA': ['a','a','v','v','m'], 'ColB': ['b','s','p','s','p'], 'Date': ['12/22/2099','12/22/2099','12/22/2099','12/22/2099','12/22/2099'] } )DF2：
ColA | ColB | Date
a | b | 9/11/2022
a | s | 9/11/2022
v | s | 10/9/2022
m | p | 9/25/2022
DF2 = pd.DataFrame( { 'ColA': ['a','a','v','m'], 'ColB': ['b','s','s','p'], 'Date': ['9/11/2022','9/11/2022','10/9/2022','9/25/2022'] } )为了更新DF1中的日期，我这样做了：
>>> DF1.set_index(['ColA','ColB'], inplace=True)
>>> DF1.update(DF2.set_index(['ColA','ColB']))
>>> DF1.reset_index(inplace=True) # to recover the initial structure但是当我打印显示DF1的结果时，我得到的结果是：
ColA | ColB | Date
a | b | 9/11/2022
a | s | 9/11/2022
v | s | 10/09/2022
v | p | 4101580800000000000
m | p | 9/25/2022 所以..。很明显，这一行到底是怎么回事：
v | p | 4101580800000000000 它根本不应该被更新，因为它只存在于DF1而不是DF2？这到底是怎么回事？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-01-22 22:02:41
运行：
DF1['Date'] = DF1['Date'].apply(pd.to_datetime)
DF2['Date'] = DF2['Date'].apply(pd.to_datetime)然后是update
Stack Overflow用户
发布于 2020-01-22 22:15:13
您可以在操作之前将日期转换为字符串：
DF1['Date'].strftime('%m/%d/%Y')
DF2['Date'].strftime('%m/%d/%Y')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/59868755
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
