パンダの2つの列を比較して一致させる

Question

したがって、それぞれに数字を含む6つの列からなる2つのデータフレームがあります。各データフレームの1列を比較して、一致しない列の値を一致させて修正する必要があります。列はすでにソートされており、長さの点で一致します。これまでのところ、私は列の違いを見つけることができます。

df1.loc[(df1['col1'] != df2['col2'])] 

、私はdf1がdf2と一致しないインデックス＃を取得します。私が不一致を引き起こしているCOL2でどのような値を見つけるためにdf2で同じインデックス＃に行くよそして、その後、df2で見つかった正しいものに値を変更するためにこれを使用します。

df1.loc[index_number, 'col1'] = new_value 

は方法私はありますdf2の正しい値を手動で検索することなく、不一致を自動的に修正できますか？

Answer 1

私はあなたが試合で使用combine_firstいけない値を追加します。必要ならば、eqとで比較する必要があると思う：すべてのデータフレームで一つの列を比較する必要がある場合は

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 
        'B':[4,5,6], 
        'C':[7,8,9], 
        'D':[1,6,5], 
        'E':[5,3,6], 
        'F':[1,4,3]}) 

print (df1) 
    A B C D E F 
0 1 4 7 1 5 1 
1 2 5 8 6 3 4 
2 3 6 9 5 6 3 

df2 = pd.DataFrame({'A':[1,2,1], 
        'B':[4,5,6], 
        'C':[7,8,9], 
        'D':[1,3,5], 
        'E':[5,3,6], 
        'F':[7,4,3]}) 

print (df2) 
    A B C D E F 
0 1 4 7 1 5 7 
1 2 5 8 3 3 4 
2 1 6 9 5 6 3 

を：

print (df1.eq(df2.A, axis=0)) 
     A  B  C  D  E  F 
0 True False False True False True 
1 True False False False False False 
2 False False False False False False 

---

print (df1.eq(df1.A, axis=0)) 
     A  B  C  D  E  F 
0 True False False True False True 
1 True False False False False False 
2 True False False False False True 

必要な場合同じ列D：

df1.D = df1.loc[df1.D.eq(df2.D), 'D'].combine_first(df2.D) 
print (df1) 

    A B C D E F 
0 1 4 7 1.0 5 1 
1 2 5 8 3.0 3 4 
2 3 6 9 5.0 6 3 

しかし、その後のみdf2からdf1のDに列Dを割り当てることが容易である：

df1.D = df2.D 
print (df1) 
    A B C D E F 
0 1 4 7 1 5 1 
1 2 5 8 3 3 4 
2 3 6 9 5 6 3 

インデックスが異なる場合は、使用可能性がnumpy arrayへの変換列のvaluesです：

df1.D = df1.D.values 
print (df1) 
    A B C D E F 
0 1 4 7 1 5 1 
1 2 5 8 6 3 4 
2 3 6 9 5 6 3 

Answer 2

df2が信頼できるソースの場合は、を確認する必要はありませんが等しい

df1.loc[:, 'column_name'] = df2['column_name'] 

である。しかし、我々は

c = 'column_name' 
df1.loc[df1[c] != df2[c], c] = df2[c]