Q&A
前提・実現したいこと
2つのデータフレームを結合する際に、同様のデータがある場合には片方のデータに更新したい
発生している問題・エラーメッセージ
old_df
A 1 100
A 2 120
A 3 140
B 1 150
B 2 80
B 3 60
new_df
A 2 130
A 3 140
A 4 140
B 2 100
B 3 65
A 4 10
これらを結合する際にnew_dfにデータがある行はそちらのデータに更新したいです
A 1 100
A 2 130
A 3 140
A 4 140
B 1 150
B 2 100
B 3 65
B 4 10
試したこと
concatで結合してから前のデータを消していたのですが、一発で更新できる方法があるのでは？と思い質問させていただきました
ご存じの方よろしくお願いします
回答2件
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インデックスを適切に設定すれば、.combine_first()メソッドを利用できます。
pandas.DataFrame.combine_first — pandas documentation
python
1In [11]: old_df 2Out[11]: 3 0 1 2 40 A 1 100 51 A 2 120 62 A 3 140 73 B 1 150 84 B 2 80 95 B 3 60 10 11In [12]: new_df 12Out[12]: 13 0 1 2 140 A 2 130 151 A 3 140 162 A 4 140 173 B 2 100 184 B 3 65 195 B 4 10
このとき、
python
1In [13]: new_df.set_index([0, 1]).combine_first(old_df.set_index([0, 1])).reset_index() 2Out[13]: 3 0 1 2 40 A 1 100.0 51 A 2 130.0 62 A 3 140.0 73 A 4 140.0 84 B 1 150.0 95 B 2 100.0 106 B 3 65.0 117 B 4 10.0
投稿2021/04/14 02:33
総合スコア1399
0
きれいな方法を思いつかなかったので、とりあえずの実現方法です。
columnsは0,1,2としてやっています。
python
1print(old_df) 2print(new_df) 3temp_df = pd.merge(old_df, new_df, on=(0,1), how='outer') 4temp_df[2] = temp_df.apply(lambda row:int(row['2_x']) if pd.isna(row['2_y']) else int(row['2_y']), axis=1) 5merge_df = temp_df.drop(columns = ['2_x', '2_y']).sort_values([0,1]) 6print(merge_df)
実行結果
python
1>>> print(old_df) 2 0 1 2 30 A 1 100 41 A 2 120 52 A 3 140 63 B 1 150 74 B 2 80 85 B 3 60 9>>> print(new_df) 10 0 1 2 110 A 2 130 121 A 3 140 132 A 4 140 143 B 2 100 154 B 3 65 165 B 4 10 17>>> temp_df = pd.merge(old_df, new_df, on=(0,1), how='outer') 18>>> temp_df[2] = temp_df.apply(lambda row:int(row['2_x']) if pd.isna(row['2_y']) else int(row['2_y']), axis=1) 19>>> merge_df = temp_df.drop(columns = ['2_x', '2_y']).sort_values([0,1]) 20>>> print(merge_df) 21 0 1 2 220 A 1 100 231 A 2 130 242 A 3 140 256 A 4 140 263 B 1 150 274 B 2 100 285 B 3 65 297 B 4 10
投稿2021/04/12 09:19
総合スコア24666
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