如何根据另一个数据框条件替换数据框列中的值答案

【问题标题】：How to replace the values in a dataframe column based on another dataframe condition如何根据另一个数据框条件替换数据框列中的值
【发布时间】：2019-01-31 03:48:49
【问题描述】：

我有两个数据框，XXX 和覆盖。

XXX = pd.DataFrame({'A':['One', 'Two', 'Three'], 'B': [6,4,3], 'C': ['red','green','blue']})

override = pd.DataFrame({'A':['One','Two'], 'C': ['apple','pie']})

我正在寻找替换XXX数据框C列值的最佳方法，其中覆盖数据框A列的值等于数据框XXX的A列中的值。

我尝试使用 XXX ['C'] = XXX.merge（覆盖，on = "A"）。 C_y 但“三”行的“蓝色”值被替换为 NaN 但我想保留原来的“蓝色”值。

使用 A 字段作为键的最佳和最有效的方法是什么，即 XXX.A = override.A。非常感谢

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe replace

【解决方案1】：

您可以在系列映射器上使用 map 和 fillna

In [1077]: XXX.A.map(override.set_index('A')['C']).fillna(XXX.C)
Out[1077]:
0    apple
1      pie
2     blue
Name: A, dtype: object

In [1078]: XXX.C = XXX.A.map(override.set_index('A')['C']).fillna(XXX.C)

In [1079]: XXX
Out[1079]:
       A  B      C
0    One  6  apple
1    Two  4    pie
2  Three  3   blue

【讨论】：

【解决方案2】：

使用update

XXX=XXX.set_index('A')
XXX.update(override.set_index('A'))
XXX
Out[471]: 
       B      C
A              
One    6  apple
Two    4    pie
Three  3   blue
XXX.reset_index()
Out[472]: 
       A  B      C
0    One  6  apple
1    Two  4    pie
2  Three  3   blue

【讨论】：

@Onyambu 这是基于一个假设。 index 是连接两个数据框的关键。