如何根据其他数据框列替换熊猫列值答案

【问题标题】：How to replace the pandas column value based on others dataframe columns如何根据其他数据框列替换熊猫列值
【发布时间】：2020-10-21 22:53:56
【问题描述】：

我有 2 个熊猫数据框，如下所示

df1:-

 col1   col2 col3 
   aa      b   c
   aa      d   c
   bb      d   t
   bb      b   g
   cc      e   c
   dd      g   c

和第二个数据框：-

 col1  col2 
  aa    b
  cc    e
  bb    d

我想将 dataframe1 的 col3 的值更改为“cc”。如下所示。基于第二个数据框列 col1 和 col2。

 col1   col2 col3 
   aa      b   cc
   aa      d   c
   bb      d   cc
   bb      b   g
   cc      e   cc
   dd      g   c

简而言之，我想将第 2 个数据帧列 (col1,col2) 与第一个数据帧的列 (col1,col2) 映射并更改第一个数据帧的列(col3) 匹配。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas

【解决方案1】：

将DataFrame.merge 与辅助列的左连接和指示符参数一起使用，将== 的Series.eq 与both 和DataFrame.loc 中的最后设置值进行比较：

m = df1.merge(df2, on=['col1','col2'],indicator=True, how='left')['_merge'].eq('both')

df1.loc[m, 'col3'] = 'cc'
print (df1)
  col1 col2 col3
0   aa    b   cc
1   aa    d    c
2   bb    d   cc
3   bb    b    g
4   cc    e   cc
5   dd    g    c

【讨论】：

你能解释一下 df1.loc[m,'col3'] 是如何工作的吗？
@vishwajeetMane - 当然，有人用过这个solution

【解决方案2】：

您可以在 assign 后使用 pd.concat 和 drop_duplicates 数据帧 df2 上的“col3”值：

df = pd.concat([df2.assign(col3='cc'), df1]).drop_duplicates(['col1','col2']).reset_index(drop=True)
df

输出：

  col1 col2 col3
0   aa    b   cc
1   cc    e   cc
2   bb    d   cc
3   aa    d    c
4   bb    b    g
5   dd    g    c

【讨论】：