根据条件用另一个数据框列值更新一个数据框值答案

【问题标题】：Update one dataframe value with another dataframe column value based on the condition根据条件用另一个数据框列值更新一个数据框值
【发布时间】：2019-10-14 18:03:33
【问题描述】：

我有两个数据框，例如 df1 和 df2。

df1:

id code remarks
1   a12  
2   b32  
3   c12

df2:

id code remarks
1   aaa12  ok
2   b32    done
3   ccc12  not ok

我想根据id 和code 将df1 备注值更新为df2 备注值。

这里的第二个值匹配 (id-2 , code-b32)，因此使用 df1 备注列更新备注“完成”的值。

df1 的最终结果如下所示，

df1:

id code remarks
1   a12  
2   b32  done
3   c12

到目前为止，我尝试如下，我知道这是不正确的，但我需要这样的东西

df1_key = df1['id'].astype(str) + df1['code'].astype(str)
df2_key = df2['id'].astype(str) + df2['code'].astype(str)

df['flag'] = df1_key.isin(df2_key, df1['remarks']=df2['remarks'])

根据this 的说法，我也尝试了以下方法，但对我不起作用。

 df3 = df1.merge(df2[['remarks']], on=['id','code'], how='left')

【问题讨论】：

@jezrael ;我已经更新了这个问题。请通过它。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

将DataFrame.merge 与按列表过滤的列一起使用：

df3 = df1[['id','code']].merge(df2, on=['id','code'], how='left')

或DataFrame.drop:

df3 = df1.drop('remarks', axis=1).merge(df2, on=['id','code'], how='left')

print (df3)
   id code remarks
0   1  a12     NaN
1   2  b32    done
2   3  c12     NaN

【讨论】：