›如何在不覆盖现有列数据的情况下连接 Python 中的表

Question

我需要加入多个 table，但我无法让 Python 中的加入按预期运行。我需要 left join table 2 到 table 1，而不覆盖 table 1 的“几何”列中的现有数据。我想要实现的有点像Excel 中的 VLOOKUP。我想从其他 tables (~10) 中提取匹配值到 table 1 中，而不覆盖已经存在的值。有没有更好的办法？以下是我的尝试：

TABLE 1
| ID | BLOCKCODE | GEOMETRY |
| -- | --------- | -------- |
| 1  | 123       |    ABC   |
| 2  | 456       |    DEF   |
| 3  | 789       |          |

TABLE 2
| ID | GEOID | GEOMETRY |
| -- | ----- | -------- |
| 1  | 123   |          |
| 2  | 456   |          |
| 3  | 789   |  GHI     |

TABLE 3 (What I want)
| ID | BLOCKCODE | GEOID | GEOMETRY |
| -- | --------- |-----  | -------- |
| 1  |  123      | 123   |    ABC   |
| 2  |  456      | 456   |    DEF   |
| 3  |           | 789   |    GHI   |

What I'm getting
| ID | GEOID | GEOMETRY_X | GEOMETRY_Y |      
| -- | ----- | --------   | ---------  |
| 1  | 123   |    ABC     |            |
| 2  | 456   |    DEF     |            |
| 3  | 789   |            | GHI        |

join = pd.merge(table1, table2, how="left", left_on="BLOCKCODE", right_on="GEOID"

当我尝试这样做时： join = pd.merge(table1, table2, how="left", left_on=["BLOCKCODE", "GEOMETRY"], right_on=["GEOID", "GEOMETRY"]

我明白了：

TABLE 1
| ID | BLOCKCODE | GEOMETRY |
| -- | --------- | -------- |
| 1  | 123       |    ABC   |
| 2  | 456       |    DEF   |
| 3  | 789       |          |

Answer 1

你可以试试：

# rename the Blockcode column in table1 to have the same column ID as table2.
# This is necessary for the next step to work.
table1 = table1.rename(columns={"Blockcode": "GeoID",})

# Overwrites all NaN values in table1 with the value from table2.
table1.update(table2)

›如何在不覆盖现有列数据的情况下连接 Python 中的表

›How to join tables in Python without overwriting existing column data

python

join

left-join

pandas