Pandas dataframe の値を キーでつないだ 別のdataframeの値で更新したい

Question

df1
Code Name Value
0 1 Company1 200
1 2 Company2 300
2 3 Company3 400

df2
Code Name Value
0 2 Company2 1000

上のような二つのDataframeがあり、 Codeをキーにして、
df1のValueを df2の Valueに更新したい。

df1の更新後結果が
Code Name Value
0 1 Company1 200
1 2 Company2 1000
2 3 Company3 400
となればよいです。

SQLだと
update df1 set value =df2.value
from df1 INNER JOIN ON (df1.Code=df2.Code)
になるかと思います。

よろしくお願いします。

Answer 1

Codeの列をindexに指定しておき、df2.indexに含まれるCodeの行のValueだけ更新すればいいのでは。

import pandas as pd
import io

txt1 = """
Code,Name,Value
1,Company1,200
2,Company2,300
3,Company3,400
"""

txt2 = """
Code,Name,Value
2,Company2,1000
"""

df1 = pd.read_csv(io.StringIO(txt1), index_col="Code")
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(txt2), index_col="Code")

df1.loc[df2.index, 'Value'] = df2['Value']
print(df1)

          Name  Value
Code
1     Company1    200
2     Company2   1000
3     Company3    400

Comments

[occy]

ありがとうございます。 Codeの列をindexに指定しない方法はないでしょうか。
index指定した場合、別のところで支障がおきてしまったためです。
よろしくお願いします。

[occy]

df1.reset_index() をすることで、もとの形に戻り、別のところで支障が起きなくなりました。
ありがとうございました。

Answer 2

sqlのjoinを行うのはpandas.merge(pd.merge)です。
innerjoinの場合はhow="inner"を指定してください。

Comments

[occy]

mergeをして、どのようにしたら、df1の値をUpdateできますでしょうか？

[ppaul]

updateするというか、

df3 = pd.merge(df1, df2, how="inner", on='Code')

として作成したデータフレームを別の変数に保存するのが普通だと思います。

[occy]

質問の書き方が足りなかったかもしれませんが、目的は、df1上の異常値Valueを新しい値で更新したいということになり、mergeでは、古いValueと新しいValue別れたカラムになってしまうため、目的を果たすことができませんでした。　素早い回答を頂いたことに感謝しております。　ありがとうございました。