使用 Pandas 跨数据帧的条件替换答案

【问题标题】：Conditional replacement across data frames using Pandas使用 Pandas 跨数据帧的条件替换
【发布时间】：2020-12-08 19:08:59
【问题描述】：

我对 Python 比较陌生，并且有一个关于跨数据框的条件替换的问题。

我有两个数据框，A 和 B，只要有匹配的 id (nid)，我想用 B 中的日期更新 A 中的日期。

import pandas as pd
import numpy as np

nid1 = (1, 3, 4, 8)
date1 = ("2010-02-01", "2008-06-05", "2011-03-15", "2009-02-17") 
info1 = ("b", "m", "d", "m")

nid2 = (1, 3)
date2 = ("2010-08-01", "2008-01-01") 
    
dfa = pd.DataFrame(list(zip(nid1, date1, info1)),  columns =['nid', 'date', 'info']) 
dfb = pd.DataFrame(list(zip(nid2, date2)),  columns =['nid', 'date'])

只要有匹配的 id，我想将 dfa 中的日期变量更新为 dfb 中的数据变量。

我没有运气尝试将 A 转换为字典来替换

dict_b = dfb.set_index('nid').to_dict()['date']
dfa["date"].replace(dict_b, inplace=True)

或者使用 np.where

np.where(dfa["nid"].isin(dfb["nid"]), dfb["date"], dfa["date"])

谁能给我一个提示？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe replace conditional-statements

【解决方案1】：

你可以使用combine_first:

print (dfb.set_index("nid").combine_first(dfa.set_index("nid")))

           date info
nid                 
1    2010-08-01    b
3    2008-01-01    m
4    2011-03-15    d
8    2009-02-17    m

【讨论】：