パンダ（Python） - 条件付きの別のものからデータフレームの列を更新する

Question

問題があり、解決策を見つけましたが、間違っていると感じています。 おそらく、より正式な方法があります。

問題

私は余分な列を持たずに、既存に関する情報を消去せずにマージしたい2つのデータフレームを持っています。例：

既存のデータフレーム（DF）

A A2 B 
0 1 4 0 
1 2 5 1 

DATAFRAMEは

A A2 B 
0 1 4 2 
1 3 5 2 

は私がdf2でdfを更新したいと思います（DF2）マージする場合は、列 'A' と 'A2' に相当します。 結果は（次のようになります。

A A2 B 
0 1 4 2.0 <= Update value ONLY 
1 2 5 1.0 

ここ

が私の解決策ですが、私はそれが本当に良いものではないと思う

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([[1,4,0],[2,5,1]],columns=['A','A2','B']) 

df2 = pd.DataFrame([[1,4,2],[3,5,2]],columns=['A','A2','B']) 

df = df.merge(df2,on=['A', 'A2'],how='left') 
df['B_y'].fillna(0, inplace=True) 
df['B'] = df['B_x']+df['B_y'] 
df = df.drop(['B_x','B_y'], axis=1) 
print(df) 

誰もが行うには良い方法を持っているん おかげ

？！

Answer 1

はい、それはマージせずに行うことができます。

rows = (df[['A','A2']] == df2[['A','A2']]).all(axis=1) 
df.loc[rows,'B'] = df2.loc[rows,'B'] 

Answer 2

あなたはこれを試すことができます：

df.ix[df2.loc[(df['A'] == df2['A']) & (df['A2'] == 
df2['A2']),'B'].index.values,'B'] = \ 
df2.loc[(df['A'] == df2['A']) & (df['A2'] == df2['A2']),'B']