Pandas: обновить значения столбцов на основе другого dataframe

Часто вам может потребоваться обновить значения столбца DataFrame pandas, используя значения другого DataFrame.

К счастью, это легко сделать с помощью функции merge() в pandas.

В следующем примере показано, как это сделать.

Пример: обновить значения столбца в Pandas DataFrame на основе другого DataFrame.

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о различных баскетболистах:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                    ' assists ': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]})

#view DataFrame
print (df1)

  team points assists
0 to 18 0
1 B 22 0
2 C 19 0
3 D 14 1
4 E 14 0
5 F 11 0
6 G 20 0
7:28 a.m. 1

Теперь предположим, что значения вспомогательного столбца не обновляются в этом DataFrame.

Однако предположим, что у нас есть следующий второй DataFrame, в котором обновлены значения для вспомогательного столбца:

 #create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                    ' assists ': [8, 7, 7, 4, 9, 12, 3, 5]})

#view second DataFrame
print (df2)

  team points assists
0 to 18 8
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 4
4 E 14 9
5 F 11 12
6 G 20 3
7:28 5

Мы можем использовать следующий синтаксис для обновления значений вспомогательного столбца первого DataFrame, используя значения вспомогательного столбца второго DataFrame:

 #merge two DataFrames
df1 = df1. merge (df2, on=' team ', how=' left ')

#drop original DataFrame columns
df1. drop ([' points_x ', ' assists_x '], inplace= True , axis= 1 )

#rename columns
df1. rename (columns={' points_y ': ' points ', ' assists_y ': ' assists '}, inplace= True )

#view updated DataFrame
print (df1)

  team points assists
0 to 18 8
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 4
4 E 14 9
5 F 11 12
6 G 20 3
7:28 5

Обратите внимание, что значения вспомогательного столбца из первого DataFrame были обновлены с использованием значений вспомогательного столбца из второго DataFrame.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как удалить первую строку в Pandas DataFrame
Как удалить первый столбец в Pandas DataFrame
Как удалить повторяющиеся столбцы в Pandas