[已解决]想让列1的d和e依然保持原有的数据4和5

rsj0315

想让列1的d和e依然保持原有的数据4和5，这个应该如何修改呢？
目前结果是给置成null了

import pandas as pd

# 创建df1
data1 = {'列1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
         '列2': [1, 2, 3, 4, 5]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建df2
data2 = {'code': ['a', 'b', 'c'],
         'num': [10, 20, 30]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df1)
print('--------')
print(df2)
print('-------------')
df1['列2'] = df1['列1'].map(df2.set_index('code')['num'])
print(df1)

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陶远航

2023-10-28 13:02:37

你的代码将df1的'列2'完全替换为df1的'列1'在df2中的对应值。对于df1的'列1'中的'd'和'e'，因为在df2中找不到对应的值，所以被替换为null。

如果你想保持'd'和'e'在'列2'中的原始值，你可以使用Pandas的update函数，而不是直接替换。update函数只会更新找到的值，对于找不到的值，会保持原始值不变。以下是修改后的代码：

import pandas as pd

# 创建df1
data1 = {'列1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], '列2': [1, 2, 3, 4, 5]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建df2
data2 = {'code': ['a', 'b', 'c'], 'num': [10, 20, 30]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 创建一个新的Series，将df1的'列1'映射到df2的'num'
s = df1['列1'].map(df2.set_index('code')['num'])

# 使用update函数更新df1的'列2'
df1['列2'].update(s)

print(df1)

这样，'列2'中的'd'和'e'的值就会保持为4和5，而不会被替换为null。
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isdkz

你可以使用 map 函数来实现保持列1的d和e的原始数据为4和5。目前结果是将它们置为了null是因为在 map 函数中，如果没有匹配的值，返回的是null。

要解决这个问题，你可以使用 fillna 函数来将null值替换为原始的数据。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 创建df1
data1 = {'列1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
         '列2': [1, 2, 3, 4, 5]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建df2
data2 = {'code': ['a', 'b', 'c'],
         'num': [10, 20, 30]}
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df1)
print('--------')
print(df2)
print('-------------')
df1['列2'] = df1['列1'].map(df2.set_index('code')['num']).fillna(df1['列2'])
print(df1)

这样，列1的d和e的值将保持为原始的数据4和5。

陶远航

你的代码将df1的'列2'完全替换为df1的'列1'在df2中的对应值。对于df1的'列1'中的'd'和'e'，因为在df2中找不到对应的值，所以被替换为null。

如果你想保持'd'和'e'在'列2'中的原始值，你可以使用Pandas的update函数，而不是直接替换。update函数只会更新找到的值，对于找不到的值，会保持原始值不变。以下是修改后的代码：

import pandas as pd

# 创建df1
data1 = {'列1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], '列2': [1, 2, 3, 4, 5]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建df2
data2 = {'code': ['a', 'b', 'c'], 'num': [10, 20, 30]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 创建一个新的Series，将df1的'列1'映射到df2的'num'
s = df1['列1'].map(df2.set_index('code')['num'])

# 使用update函数更新df1的'列2'
df1['列2'].update(s)

print(df1)

这样，'列2'中的'd'和'e'的值就会保持为4和5，而不会被替换为null。
请注意，本回答来自GPT-4
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