パンダ同じラベルのDataFrameオブジェクトのみを比較できます

Question

私の問題については多くの投稿がありましたが、それらの問題は解決していないようです。私は、列に関して同じ2つのDFを持っています（dfTemp.rows> dfLags.rows）。

print(dfLags.columns.values) 
print(dfLags.dtypes) 
print(dfLags) 

は... ...一方

['Site ID' 'Port' 'outSpeed'] 
Site ID  object 
Port   object 
outSpeed float64 
dtype: object 
     Site ID  Port  outSpeed 
0  10.2.20.5 Lag 112 10000000000 
1  10.2.20.5 Lag 122 10000000000 
2  10.2.21.3 Lag 1 2000000000 
3  10.2.21.3 Lag 3 20000000000 
4  10.2.21.3 Lag 10 20000000000 
5 10.2.22.123 Lag 2 3000000000 
6 10.2.22.123 Lag 3 2000000000 
7 10.2.22.123 Lag 10 6000000000 
8 10.2.22.21 Lag 1 3000000000 
9 10.2.22.21 Lag 3 2000000000 
10 10.2.22.21 Lag 10 6000000000 
11 10.2.46.52 Lag 3 20000000000 
12 10.2.46.52 Lag 10 20000000000 

を生成します。

print(dfTemp.columns.values) 
print(dfTemp.dtypes) 
print(dfTemp) 

...生成：

['Site ID' 'Port' 'outSpeed'] 
Site ID  object 
Port   object 
outSpeed float64 
dtype: object 
      Site ID Port outSpeed 
0  10.2.22.74 1/5/7 1000000000 
1  10.2.22.74 1/1/7 1000000000 
2  10.2.22.74 1/3/7 1000000000 
3  10.2.22.74 1/4/7 1000000000 
4  10.2.20.5 3/1/3 1000000000 
5  10.2.46.52 3/2/1 1000000000 
6  10.2.46.52 3/2/10 1000000000 
7  10.2.46.52 Lag 10   NaN 
8  10.2.21.3 1/1/1 1000000000 
9  10.2.21.3 3/2/5 1000000000 
10  10.2.21.3 Lag 10   NaN 
..   ...  ...   ... 
11 10.2.21.251 1/1/2 1000000000 
181 10.2.22.123 1/2/21 1000000000 
182 10.2.22.123 2/1/13 1000000000 
183 10.2.22.123 2/1/14 1000000000 
184 10.2.22.123 2/1/17 1000000000 

[185 rows x 3 columns] 

私は比較しようとするときはいつでもエラーValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objectsが表示されます。私は、次のやろうとしている：

dfTemp.loc[ (dfTemp[[SITE_IP,PORT_NAME]]==dfLags[[SITE_IP,PORT_NAME]]) & (dfTemp["outSpeed"].empty), "outSpeed"] = \ 
dfLags.loc[ (dfTemp[[SITE_IP,PORT_NAME]]==dfLags[[SITE_IP,PORT_NAME]]) & (dfTemp["outSpeed"].empty), "outSpeed"] 

なぜ私はこのようなエラーを取得しています上の任意のヒント？

ありがとうございます！

Answer 1

EDIT：

あなたが必要set_indexcombine_firstを持つ：

df = (dfTemp.set_index(['Site ID', 'Port']) 
      .combine_first(dfLags.set_index(['Site ID', 'Port'])) 
      .reset_index()) 

---

print (df) 
     Site ID  Port  outSpeed 
0  10.2.20.5 3/1/3 1000000000 
1  10.2.20.5 Lag 112 10000000000 
2  10.2.20.5 Lag 122 10000000000 
3 10.2.21.251 1/1/2 1000000000 
4  10.2.21.3 1/1/1 1000000000 
5  10.2.21.3 3/2/5 1000000000 
6  10.2.21.3 Lag 1 2000000000 
7  10.2.21.3 Lag 10 20000000000 
8  10.2.21.3 Lag 3 20000000000 
9 10.2.22.123 1/2/21 1000000000 
10 10.2.22.123 2/1/13 1000000000 
11 10.2.22.123 2/1/14 1000000000 
12 10.2.22.123 2/1/17 1000000000 
13 10.2.22.123 Lag 10 6000000000 
14 10.2.22.123 Lag 2 3000000000 
15 10.2.22.123 Lag 3 2000000000 
16 10.2.22.21 Lag 1 3000000000 
17 10.2.22.21 Lag 10 6000000000 
18 10.2.22.21 Lag 3 2000000000 
19 10.2.22.74 1/1/7 1000000000 
20 10.2.22.74 1/3/7 1000000000 
21 10.2.22.74 1/4/7 1000000000 
22 10.2.22.74 1/5/7 1000000000 
23 10.2.46.52 3/2/1 1000000000 
24 10.2.46.52 3/2/10 1000000000 
25 10.2.46.52 Lag 10 20000000000 
26 10.2.46.52 Lag 3 20000000000