[已解决]两个df之间关联，以某列数值进行更新字段数据

rsj0315

如图所示：
两个dataframe，
将df1中的列2数值按照df2中的num数据进行更新，关联字段是列1=code

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陶远航

2023-10-28 12:33:27

在Python的pandas库中，你可以使用merge或者map函数来实现这个需求。以下是一个示例：

首先，我们创建两个示例dataframe：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建df1
   
4. data1 = {'列1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
   
5.          '列2': [1, 2, 3, 4, 5]}
   
6. df1 = pd.DataFrame(data1)
   
7. 
   
8. # 创建df2
   
9. data2 = {'code': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
   
10.          'num': [10, 20, 30, 40, 50]}
    
11. df2 = pd.DataFrame(data2)
    

复制代码

然后，我们可以使用merge函数将df1和df2合并，然后更新df1的'列2'：

1. # 合并df1和df2
   
2. df = df1.merge(df2, left_on='列1', right_on='code', how='left')
   
3. 
   
4. # 更新df1的'列2'
   
5. df['列2'] = df['num']
   
6. 
   
7. # 删除不需要的列
   
8. df = df.drop(['code', 'num'], axis=1)
   

复制代码

或者，我们也可以使用map函数来更新df1的'列2'：

1. # 使用map函数更新df1的'列2'
   
2. df1['列2'] = df1['列1'].map(df2.set_index('code')['num'])
   

复制代码

以上两种方法都可以实现你的需求，你可以根据你的实际情况选择使用哪一种。
请注意，本回答来自GPT-4
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isdkz

您可以使用 pandas 库中的 merge 函数将两个DataFrame按照关联字段进行合并，然后使用 map 函数将df2中的num数据映射到df1中的列2，并进行更新。

下面是一个示例代码：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建示例数据
   
4. data1 = {'code': ['A', 'B', 'C', 'D'],
   
5.          'value': [1, 2, 3, 4]}
   
6. df1 = pd.DataFrame(data1)
   
7. 
   
8. data2 = {'code': ['A', 'C'],
   
9.          'num': [10, 30]}
   
10. df2 = pd.DataFrame(data2)
    
11. 
    
12. # 将df1和df2按照code字段进行合并
    
13. merged_df = pd.merge(df1, df2, on='code', how='left')
    
14. 
    
15. # 使用map函数将df2中的num数据映射到df1中的value列，并进行更新
    
16. merged_df['value'] = merged_df['num'].map(lambda x: x if pd.notnull(x) else merged_df['value'])
    
17. merged_df.drop('num', axis=1, inplace=True)  # 删除num列
    
18. 
    
19. # 打印更新后的结果
    
20. print(merged_df)
    

复制代码

运行以上代码，输出的结果将是更新后的DataFrame，其中df1中的value列按照df2中的num数据进行了更新。

陶远航

在Python的pandas库中，你可以使用merge或者map函数来实现这个需求。以下是一个示例：

首先，我们创建两个示例dataframe：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建df1
   
4. data1 = {'列1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
   
5.          '列2': [1, 2, 3, 4, 5]}
   
6. df1 = pd.DataFrame(data1)
   
7. 
   
8. # 创建df2
   
9. data2 = {'code': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
   
10.          'num': [10, 20, 30, 40, 50]}
    
11. df2 = pd.DataFrame(data2)
    

复制代码

然后，我们可以使用merge函数将df1和df2合并，然后更新df1的'列2'：

1. # 合并df1和df2
   
2. df = df1.merge(df2, left_on='列1', right_on='code', how='left')
   
3. 
   
4. # 更新df1的'列2'
   
5. df['列2'] = df['num']
   
6. 
   
7. # 删除不需要的列
   
8. df = df.drop(['code', 'num'], axis=1)
   

复制代码

或者，我们也可以使用map函数来更新df1的'列2'：

1. # 使用map函数更新df1的'列2'
   
2. df1['列2'] = df1['列1'].map(df2.set_index('code')['num'])
   

复制代码

以上两种方法都可以实现你的需求，你可以根据你的实际情况选择使用哪一种。
请注意，本回答来自GPT-4
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