代码之家 › 专栏 › 技术社区 › JAG2024

PADAS数据帧:基于另一列中的值替换多行

merge dataframe pandas python

JAG2024 · 技术社区 · 7 年前

我试图用另一个数据帧列中的值替换一个数据帧列中的一些值。下面是数据帧的外观。 df2 有很多行和列。

df1

    0                   1029
0   aaaaa               Green
1   bbbbb               Green
2   fffff               Blue
3   xxxxx               Blue
4   zzzzz               Green

df2
    0       1   2     3  ....    1029
0   aaaaa   1   NaN   14         NaN
1   bbbbb   1   NaN   14         NaN
2   ccccc   1   NaN   14         Blue
3   ddddd   1   NaN   14         Blue
...    
25  yyyyy   1   NaN   14         Blue
26  zzzzz   1   NaN   14         Blue

最后的df应该像这样

    0       1   2     3  ....    1029
0   aaaaa   1   NaN   14         Green 
1   bbbbb   1   NaN   14         Green
2   ccccc   1   NaN   14         Blue
3   ddddd   1   NaN   14         Blue
...    
25  yyyyy   1   NaN   14         Blue
26  zzzzz   1   NaN   14         Green

所以基本上需要发生的是 df1[0] 和 df[2] 需要匹配,然后 df2[1029] 需要将值替换为中的相应行 df1[1029] 对于匹配的行。我不想失去任何价值观 df2['1029'] 不在里面的 df1['1029']

我相信 re python中的模块能做到吗?这就是我目前为止所拥有的:

import re
for line in replace:
line = re.sub(df1['1029'], 
              '1029',
              line.rstrip())

print(line)

但它肯定不起作用。

我也可以使用merge as in merged1 = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, how='inner') 但这并不能替换内联的值。

2 回复 | 直到 7 年前

Sociopath 7 年前

df1 = pd.DataFrame({'0':['aaaaa','bbbbb','fffff','xxxxx','zzzzz'], '1029':['Green','Green','Blue','Blue','Green']})

df2 = pd.DataFrame({'0':['aaaa','bbbb','ccccc','ddddd','yyyyy','zzzzz',], '1029':[None,None,'Blue','Blue','Blue','Blue']})


# Fill NaNs
df2['1029'] = df2['1029'].fillna(df1['1029'])

# Merge the dataframes 
df_ = df2.merge(df1, how='left', on=['0'])

df_['1029'] = np.where(df_['1029_y'].isna(), df_['1029_x'], df_['1029_y'])

df_.drop(['1029_y','1029_x'],1,inplace=True)
print(df_)

       0   1029
0   aaaa  Green
1   bbbb  Green
2  ccccc   Blue
3  ddddd   Blue
4  yyyyy   Blue
5  zzzzz  Green

-1

Ankur Paliwal 7 年前

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'0':['aa','bb','ff','xx', 'zz'], '1029':['Green', 'Green', 'Blue', 'Blue', 'Green']})
df2 = pd.DataFrame({'0':['aa','bb','cc','dd','ff','gg','hh','xx','yy', 'zz'], '1': [1]*10, '2': [np.nan]*10, '1029':[np.nan, np.nan, 'Blue', 'Blue', np.nan, np.nan, 'Blue', 'Green', 'Blue', 'Blue']})
df1
    0   1029
0  aa  Green
1  bb  Green
2  ff   Blue
3  xx   Blue
4  zz  Green

df2
    0  1   1029   2
0  aa  1    NaN NaN
1  bb  1    NaN NaN
2  cc  1   Blue NaN
3  dd  1   Blue NaN
4  ff  1    NaN NaN
5  gg  1    NaN NaN
6  hh  1   Blue NaN
7  xx  1  Green NaN
8  yy  1   Blue NaN
9  zz  1   Blue NaN

df2.loc[(df2['1029'].isna() & df2['0'].isin(df1['0'])), '1029'] = df1['1029'][df2['0'].isin(df1['0'])].tolist()

df2
    0  1   1029   2
0  aa  1  Green NaN
1  bb  1  Green NaN
2  cc  1   Blue NaN
3  dd  1   Blue NaN
4  ff  1  Green NaN
5  gg  1    NaN NaN
6  hh  1   Blue NaN
7  xx  1  Green NaN
8  yy  1   Blue NaN
9  zz  1   Blue NaN