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在pandas中,如何用另一个子数据帧替换subdataframe

在pandas中,可以使用update()方法来用另一个子数据帧替换子数据帧。

update()方法的语法如下:

代码语言:txt
复制
DataFrame.update(other, overwrite=True, filter_func=None, errors='ignore')

参数说明:

  • other:用于替换的另一个子数据帧。
  • overwrite:布尔值,指定是否覆盖原始数据帧中的值,默认为True。
  • filter_func:可选参数,用于指定一个函数来过滤要更新的值。
  • errors:指定如何处理更新时的错误,默认为'ignore',表示忽略错误。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建原始数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print("原始数据帧 df1:")
print(df1)

# 创建用于替换的子数据帧
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8], 'B': [9, 10]})
print("用于替换的子数据帧 df2:")
print(df2)

# 用 df2 替换 df1 中的子数据帧
df1.update(df2)

print("替换后的数据帧 df1:")
print(df1)

输出结果:

代码语言:txt
复制
原始数据帧 df1:
   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
用于替换的子数据帧 df2:
   A   B
0  7   9
1  8  10
替换后的数据帧 df1:
   A   B
0  7   9
1  8  10
2  3   6

在这个例子中,我们创建了一个原始数据帧df1和一个用于替换的子数据帧df2。然后,我们使用update()方法将df2替换df1中的子数据帧。最后,我们打印出替换后的数据帧df1。可以看到,df1中的子数据帧已经被df2成功替换了。

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