gấu trúc còn lại tham gia và cập nhật cột

Question

Tôi mới vào gấu trúc và dường như không thể có được điều này để làm việc với chức năng hợp nhất hiện có:

>>> left  >>> right 
    a b c  a c d 
0 1 4 9 0 1 7 13 
1 2 5 10 1 2 8 14 
2 3 6 11 2 3 9 15 
3 4 7 12  

Với một trái tham gia trên cột một, tôi muốn để cập nhật thông thường cột THEO CÁC BÀI VIẾT THAM GIA. Lưu ý giá trị cuối cùng trong cột c là từ bảng LEFT vì không có kết quả phù hợp.

>>> final  
    a b c d 
0 1 4 7 13 
1 2 5 8 14 
2 3 6 9 15 
3 4 7 12 NAN 

Tôi nên làm như thế nào với chức năng hợp nhất Pandas? Cảm ơn bạn.

Answer 1

Một cách để làm điều này là để thiết lập một cột như chỉ số và update:

In [11]: left_a = left.set_index('a') 

In [12]: right_a = right.set_index('a') 

Lưu ý: update chỉ thực hiện một tham gia bên trái (không hợp nhất), do đó, cũng như set_index bạn cũng cần bao gồm các cột bổ sung không có trong left_a.

In [13]: res = left_a.loc[:, left_a.columns.union(right_a.columns)] 

In [14]: res.update(right_a) 

In [15]: res 
Out[15]: 
    b c d 
a 
1 4 7 13 
2 5 8 14 
3 6 9 15 
4 7 12 NaN 

Answer 2

Bạn có thể sử dụng merge() giữa left và right với how='left' trên cột 'a'.

In [74]: final = left.merge(right, on='a', how='left') 

In [75]: final 
Out[75]: 
    a b c_x c_y d 
0 1 4 9 7 13 
1 2 5 10 8 14 
2 3 6 11 9 15 
3 4 7 12 NaN NaN 

Thay NaN giá trị từ c_y với giá trị c_x

In [76]: final['c'] = final['c_y'].fillna(final['c_x']) 

In [77]: final 
Out[77]: 
    a b c_x c_y d c 
0 1 4 9 7 13 7 
1 2 5 10 8 14 8 
2 3 6 11 9 15 9 
3 4 7 12 NaN NaN 12 

Drop cột không mong muốn, và bạn đã các resilt

In [79]: final.drop(['c_x', 'c_y'], axis=1) 
Out[79]: 
    a b d c 
0 1 4 13 7 
1 2 5 14 8 
2 3 6 15 9 
3 4 7 NaN 12 

Answer 3

Dưới đây là một cách để làm điều đó với join:

In [632]: t = left.set_index('a').join(right.set_index('a'), rsuffix='_right') 

In [633]: t 
Out[633]: 
    b c c_right d 
a      
1 4 9  7 13 
2 5 10  8 14 
3 6 11  9 15 
4 7 12  NaN NaN 

Bây giờ, chúng tôi muốn đặt giá trị null là c_right (là từ dataframe right) với các giá trị từ c cột từ khung dữ liệu left. Cập nhật quá trình dưới đây với một phương pháp lấy từ câu trả lời @ John Galt của

In [657]: t['c_right'] = t['c_right'].fillna(t['c']) 

In [658]: t 
Out[658]: 
    b c c_right d 
a      
1 4 9  7 13 
2 5 10  8 14 
3 6 11  9 15 
4 7 12  12 NaN 

In [659]: t.drop('c_right', axis=1) 
Out[659]: 
    b c d 
a   
1 4 9 13 
2 5 10 14 
3 6 11 15 
4 7 12 NaN