来自嵌套字典的数据框中的多列更新

Question

您好，我需要根据字典更新 DataFrame 中的特定列。我的初始 DataFrame 是这样的

Date	Var_1	Var_2	Var_3	Var_4
01/01/2022	100	Yes	Yes	104
02/01/2022	100	Yes	Yes	104
03/01/2022	100	Yes	Yes	104
04/01/2022	100	Yes	Yes	104
05/01/2022	100	Yes	No	104
06/01/2022	100	Yes	No	104
07/01/2022	100	Yes	No	104
08/01/2022	100	No	Yes	104

我的嵌套字典是这个（基于此我需要更新这个数据框）

 my_dict = {
               "01/01/2022" : { "Var_2": "Yes","Var_3": "No"},
               "02/01/2022" : { "Var_2": "Yes","Var_3": "No"},
               "03/01/2022" : { "Var_2": "Yes","Var_3": "Yes"},
               "05/01/2022" : { "Var_2": "No", "Var_3": "Yes"},
               "06/01/2022" : { "Var_2": "No", "Var_3": "Yes"}
              }

我想要的输出是

Date	Var_1	Var_2	Var_3	Var_4
01/01/2022	100	Yes	No	104
02/01/2022	100	Yes	No	104
03/01/2022	100	Yes	Yes	104
04/01/2022	100	Yes	Yes	104
05/01/2022	100	No	Yes	104
06/01/2022	100	No	Yes	104
07/01/2022	100	Yes	No	104
08/01/2022	100	No	Yes	104

尝试过 .replace(my_dict) 但没有成功。

Answer 1

一个选项是将 my_dict 转换为 DataFrame 并用它更新 df：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index('Date')
tmp = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')
tmp.index = pd.to_datetime(tmp.index)
df.update(tmp)
df = df.reset_index()

或使用combine_first:

tmp = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')
tmp.index = pd.to_datetime(tmp.index)
df = tmp.combine_first(df.set_index('Date')).reset_index().rename(columns={'index':'Date'})

输出：

         Date  Var_1 Var_2 Var_3  Var_4
0  01/01/2022    100   Yes    No    104
1  02/01/2022    100   Yes    No    104
2  03/01/2022    100   Yes   Yes    104
3  04/01/2022    100   Yes   Yes    104
4  05/01/2022    100    No   Yes    104
5  06/01/2022    100    No   Yes    104
6  07/01/2022    100   Yes    No    104
7  08/01/2022    100    No   Yes    104

来自嵌套字典的数据框中的多列更新

Multiple column update in dataframe from a nested dictionary

python

dictionary

data-manipulation

dataframe

pandas