使用另一个数据帧处理数据帧
使用另一个数据帧处理数据帧
提问于 2019-05-10 08:55:16
我有两个数据帧: df1和df2。它们都包括像'ID'，'Name'，'Score‘和' status’这样的信息，我需要的是更新df1中的'Score‘，如果此人在df2中的状态为“编辑”，并且如果此人在df2中的状态为"Cancel“，我还需要删除df1中的行。
例如：
dic1 = {'ID': [1, 2, 3],
'Name':['Jack', 'Tom', 'Annie'],
'Score':[20, 10, 25],
'Status':['New', 'New', 'New']}
dic2 = {'ID': [1, 2],
'Name':['Jack', 'Tom'],
'Score':[28, 10],
'Status':['Edit', 'Cancel']}
df1 = pd.DataFrame(dic1)
df2 = pd.DataFrame(dic2)输出应如下所示：
ID Name Score Status
1 Jack 28 Edit
3 Annie 25 New有什么建议或提示吗？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-10 09:02:47
首先使用带有左连接的DataFrame.merge，然后从原始DataFrame中过滤出Cancel行以及以_结尾的列
df = df1.merge(df2, on=['ID','Name'], how='left', suffixes=('_', ''))
df = df.loc[df['Status'] != 'Cancel', ~df.columns.str.endswith('_')]
print (df)
ID Name Score Status
0 1 Jack 28 Edit为替换缺少的行编辑Add DataFrame.combine_first：
df = df1.merge(df2, on=['ID','Name'], how='left', suffixes=('', '_'))
df = df.loc[df['Status_'] != 'Cancel']
df1 = df.loc[:, df.columns.str.endswith('_')]
df = df1.rename(columns=lambda x: x.rstrip('_')).combine_first(df).drop(df1.columns, axis=1)
print (df)
ID Name Score Status
0 1.0 Jack 28.0 Edit
2 3.0 Annie 25.0 NewStack Overflow用户
发布于 2019-05-10 09:44:06
使用pandas包的pandas.DataFrame.update通信。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.update.html
df1.update(df2)
print(df1)
df1 = df1[df1.Status != "Cancel"]
print(df1)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/56074040
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