如何解决通过匹配变量将值从一个 Pandas 数据帧添加到另一个数据帧
c1 c2
0 v1 b1
1 v2 b2
2 v3 b3
3 v4 b4
4 v5 b5
第二个数据框 df2 包含 c1、c2 和其他一些列。
c1 c2 c3 c4
0 "" b5 500 3
1 "" b2 420 7
2 "" b1 380 5
3 "" b2 470 9
4 "" b3 290 2
我的目标是将df2中c1的空值替换为df中的空值，对应c2中的值，所以df2中c1的前五个值分别应为v5、v2、v1、v2和v3 .这样做的最佳方法是什么？
解决方法
一种简单的方法是使用基于相似列的熊猫合并。
df2.drop('c1',axis=1,inplace=True)
main_df = pd.merge(df2,df,on="c2",how="left")
df2['c1'] = main_df['c1']
df2.columns = ['c1','c2','c3','c4']
您可能正在寻找这样的东西：
import pandas as pd
import numpy as np
# remove the c1 column from df2
df2.drop("c1",inplace=True)
# merge the 2 dataframes and get the c1 values corresponding to c2
newdf = df.merge(df2,on="c2")
如果列中确实存在缺失值（即 NA 和某些存在值的行，则解决方案会有所不同）
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