2017-05-22 17 views
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2列の47520レコードの.csvファイルがあります。 "id"と "gap"。すべてのギャップは0です。 レコード数とカラム数が少ない別のファイルがあります。 私が望むのは、最初のファイルの関連するIDのギャップを更新して、最終ファイルに更新されたギャップを持つ47520レコードがあるようにすることです。以下は私のコードスニペットですが、私のギャップは更新されません。パンダの列の選択値を置き換えます

e = pd.read_csv('sample (3).csv') 
edict = dict(zip(data3["gap"], data3["id"])) 
e["gap"].replace(edict, inplace=True) 
+0

私たちは、あなたが簡単に/やるプロトタイプしたいものを見ることができるようにいくつかのサンプルダミーデータを提供してください。 – flyingmeatball

答えて

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df1 = df1.replace(0, np.nan).set_index('id') 
df1.combine_first(df2.set_index('id')).reset_index() 
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