Python DataFrame：将所选值替换或组合到主 DataFrame 中

Question

我有两个 pandas DataFrame，如下所示。它包含字符串和 np.nan 值。 df =

   A    B    C    D    E    F
0  aaa  abx  fwe  dcs  NaN  gsx
1  bbb  daf  dxs  fsx  NaN  ewe
2  ccc  NaN  NaN  NaN  NaN  dfw
3  ddd  NaN  NaN  asc  NaN  NaN
4  eee  NaN  NaN  cse  NaN  NaN
5  fff  NaN  NaN  wer  xer  NaN

df_result =

   A    C    E    F
2  sfa  NaN  NaN  wes  
4  web  NaN  NaN  NaN  
5  NaN  wwc  wew  NaN

我想要的是将整个 df_result DataFrame 复制到具有相应列和索引的 df DataFrame。所以我的输出将是 =

   A    B    C    D    E    F
0  aaa  abx  fwe  dcs  NaN  gsx
1  bbb  dxs  fsx  fsx  NaN  ewe
2  sfa  NaN  NaN  NaN  NaN  wes
3  wen  NaN  NaN  asc  NaN  NaN
4  web  NaN  NaN  cse  NaN  NaN
5  NaN  NaN  wwc  wer  wew  NaN

所以基本上我想将 df_result 的精确值复制到 df，甚至认为有 np.nan 值，例如 A:5（从 fff 更改为 NaN）。另外，我需要保持列的顺序不变。请让我知道执行此操作的有效方法。谢谢！

Answer 1

假设您的列和索引设置正确，您可以直接说。

df.loc[df_result.index,df_result.columns] = df_result

它的工作示例：

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(data=[ [1 for y in range(5)] for i in range(5)] , columns=list(range(5)))
df.loc[0::2,2]=np.nan
print(df)
df2 = pd.DataFrame(data=[ [2 for y in range(3)] for i in range(2)] , columns=list(range(2,5)),index=range(1,3))
df2.loc[:,3] = np.nan
print(df2)
df.loc[df2.index,df2.columns] = df2
print(df)

Answer 2

df.update(dfr.fillna('NaN'))
df.replace('NaN',np.nan)
Out[501]: 
     A    B    C    D    E    F
0  aaa  abx  fwe  dcs  NaN  gsx
1  bbb  daf  dxs  fsx  NaN  ewe
2  sfa  NaN  NaN  NaN  NaN  wes
3  ddd  NaN  NaN  asc  NaN  NaN
4  web  NaN  NaN  cse  NaN  NaN
5  NaN  NaN  wwc  wer  wew  NaN

Python DataFrame：将所选值替换或组合到主 DataFrame 中

Python DataFrame: replace or combine selected values into main DataFrame

python

replace

dataframe

pandas

combiners