假设我有两个数据帧,其中一个在概念上是另一个的子集。如何有效地将数据从子集传输到超集?以下是一些数据:
import pandas as pd
sup = pd.DataFrame({'row': [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2],
'col': [0, 1, 2, 0, 1, 2, 1, 2], 'val': 1.3})
# col row val
# 0 0 0 1.3
# 1 1 0 1.3
# 2 2 0 1.3
# 3 0 1 1.3
# 4 1 1 1.3
# 5 2 1 1.3
# 6 1 2 1.3
# 7 2 2 1.3
sub = pd.DataFrame({'Row': [2, 0, 1], 'Column': [2, 1, 0], 'Value': [1.1, 4.4, 2.4]})
# Column Row Value
# 0 2 2 1.1
# 1 1 0 4.4
# 2 0 1 2.4
我知道我可以有效地merge两个数据帧:
sup.merge(sub, left_on=['row', 'col'], right_on=['Row', 'Column'])
# col row val Column Row Value
# 0 1 0 1.3 1 0 4.4
# 1 0 1 1.3 0 1 2.4
# 2 2 2 1.3 2 2 1.1
但是我如何用那些匹配的值覆盖sup['val']
中的值呢?在我的现实世界中,sup
大约是40k行,sub
只有1k行。你知道吗
本例中的预期结果是:
# col row val
# 0 0 0 1.3
# 1 1 0 4.4
# 2 2 0 1.3
# 3 0 1 2.4
# 4 1 1 1.3
# 5 2 1 1.3
# 6 1 2 1.3
# 7 2 2 1.1
使用^{} 并使用^{} 和^{} 更改值,也不需要在此处合并:
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