熊猫系列/df使用集合索引()更新

df = pd.DataFrame([["11","1", "2"], ["12","1", "2"], ["13","3", "4"]],
                 columns=["ix","a", "b"])
df1 = pd.DataFrame([["22","8", "9"], ["12","10", "11"], ["23","12", "13"]],
                     columns=["ix","c", "b"])

df                     df1
    ix  a   b        ix  c   b
0   11  1   2     0  22  8   9
1   12  1   2     1  12  10  11
2   13  3   4     2  23  12  13

如果我们执行 df.update(df1) ,这将更新整个列 ix & b 数据帧格式- df 因为两个数据帧的索引号相同。

列作为两个数据帧的索引,并尝试更新第一个数据帧,如下所示:

df_new = df.set_index('ix').rename_axis(None).update(df1.set_index('ix').rename_axis(None))

但是,这不会返回任何内容。

B 更新为 哪里 九 属于 df1 和 df 比赛。比如:

    a   b
11  1   2
12  1   11
13  3   4

我是不是遗漏了什么?是 df.update()