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使用Python，如果只存在其他列中的数据，我如何合并两列并覆盖一列中的数据？

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我试图合并一些数据，但无法得到我一直在寻找的结果 . 我有两个数据框，每个数据框有两列：CID和Notional . DF1每个CID和DF2只有一些CID . 我想获取DF2的数据并将其与DF1合并，以便IF DF2的数据存在，它将覆盖DF1，如果不存在，DF1将保留它的数据 .

我尝试过使用pd.merge，最终得到一个包含CID，Notional_X，Notional_Y列的DataFrame;我尝试过'更新'，但它只是替换了所有旧的DataFrame数据 .

这是我正在寻找的一个例子：

#Example of Data (couldn't find a better way to explain this)
df1 = pd.DataFrame({'CID':[1,25,100], 'Notional': [1000, 2500, 5500]})
df2 = pd.DataFrame({'CID':[25], 'Notional': [0]})

输出将返回如下所示的DataFrame：

pd.DataFrame({'CID': [1,25,100], 'Notional': [1000,0,5500]})

（并非合并将CID 25减少到0，这在df2中找到而不改变任何其他内容）

文档表明'merge'应该完成它，但它只是......没有 .

test = df1.merge(df1, df2, how = 'left', on = 'CID')

这似乎合并了数据帧而没有合并数据（它只是在末尾添加一列）

任何帮助将不胜感激 . 谢谢 .

python pandas

2 回答

  • 1

    在您的情况下，当连接的左表和右表也具有不属于合并键（“CID”）的相同数据列（“名义”）时，合并功能中没有方法来决定哪个用于名义的 Value .

    您可以添加一行代码来处理这个问题 .

    import pandas as pd
import numpy as np

# make the data
df1 = pd.DataFrame({'CID':[1,25,100], 'Notional': [1000, 2500, 5500]})
df2 = pd.DataFrame({'CID':[25], 'Notional': [0]})

# merge the data
test = df1.merge(df2, how='left', on='CID')

# If Notional from df2 was not missing,  then use it,  else use df1's Notional
test['Notional'] = np.where(test['Notional_y'].isna(), test['Notional_x'], test['Notional_y'])

    然后，您可以从数据框中删除Notional_x和Notional_y，留下新创建的Notional .

    enter image description here

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  • 1

    试试这个 .

    import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'CID':[1,25,100], 'Notional': [1000, 2500, 5500]})
df2 = pd.DataFrame({'CID':[25], 'Notional2': [0]})

df=pd.merge(df1,df2,how='left')

df['Notional'] = np.where(df['Notional2'].isna(),df['Notional'],df['Notional2'])

df.drop('Notional2',axis=1)
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