通过匹配变量将值从一个 Pandas 数据帧添加到另一个数据帧

问题描述

假设我有一个包含 2 列的 Pandas 数据框 df

           c1            c2
    0      v1            b1
    1      v2            b2
    2      v3            b3
    3      v4            b4
    4      v5            b5

第二个数据框 df2 包含 c1、c2 和其他一些列。

   c1 c2 c3  c4
0  "" b5 500 3
1  "" b2 420 7
2  "" b1 380 5
3  "" b2 470 9
4  "" b3 290 2

我的目标是将df2中c1的空值替换为df中的空值，对应c2中的值，所以df2中c1的前五个值分别应为v5、v2、v1、v2和v3 .这样做的最佳方法是什么？

解决方法

一种简单的方法是使用基于相似列的熊猫合并。

df2.drop('c1',axis=1,inplace=True)
main_df = pd.merge(df2,df,on="c2",how="left")
df2['c1'] = main_df['c1']
df2.columns = ['c1','c2','c3','c4']

,

您可能正在寻找这样的东西：

import pandas as pd
import numpy as np
# remove the c1 column from df2
df2.drop("c1",inplace=True)
# merge the 2 dataframes and get the c1 values corresponding to c2
newdf = df.merge(df2,on="c2")

如果列中确实存在缺失值（即 NA 和某些存在值的行，则解决方案会有所不同）