问题描述
df_2：
order_id date amount name interval is_sent
123 2020-01-02 3 white today false
456 NaT 2 blue weekly false
789 2020-10-11 0 red monthly false
135 2020-6-01 3 orange weekly false
我正在合并两个数据框，当日期大于前一个结果时定位，并查看数据类型是否已更改：
df_1['date'] = pd.to_datetime(df_1['date'])
df_2['date'] = pd.to_datetime(df_2['date'])
res = df_1.merge(df_2,on='order_id',suffixes=['_orig',''])
m = res['date'].gt(res['date_orig']) | (res['date_orig'].isnull() & res['date'].notnull())
changes_df = res.loc[m,['order_id','date','amount','name','interval','is_sent']]
找到所有实体后，我将 changes_df['is_sent'] 更改为 true：
changes_df['is_sent'] = True
在上面运行之后changes_df是：
order_id date amount name interval is_sent
123 2020-01-03 3 white today true
456 2020-12-01 2 blue weekly true
135 2020-6-02 3 orange weekly true
然后我只想将 df_2['date'] 和 df_2['is_sent'] 中的值更新为等于 changes_df['date'] 和 changes_df['is_sent']
非常感谢任何见解。
解决方法
df3 = df2.combine_first(
cap_df1).reindex(df.index)
这是我的解决方案
,让我们用 update 试试 set_index
cf = changes_df[['order_id','date','is_sent']].set_index('order_id')
df_2 = df_2.set_index('order_id')
df_2.update(cf)
df_2.reset_index(inplace=True)
df_2
order_id date amount name interval is_sent
0 123 2020-01-03 3 white today True
1 456 2020-12-01 2 blue weekly True
2 789 2020-10-11 0 red monthly False
3 135 2020-6-02 3 orange weekly True