Question

我有两个名为df和df_reference的数据帧，其中包含以下信息：

df                  df_reference
col1  col2          col1 col2
 A     10            A    15
 B     25            B    33
 C     30            C    20
 A     12

我想比较两个基于col1的数据帧。如果df.col2中的值大于df_reference.col2的值，我想用df_reference替换df.col2的值。

预期输出为：

我尝试过：

dict1 = {'a':'15'}
df.loc[df['col1'].isin(dict1.keys()), 'col2'] = sams['col1'].map(dict1)

Answer 1

将Series.map与DataFrame.set_index创建的Series一起使用，如果某些值不匹配，则将NaN替换为Series.fillna：

s = df['col1'].map(df_reference.set_index('col1')['col2']).fillna(df['col2'])

df.loc[s > df['col2'], 'col2'] =  s
print (df)
  col1  col2
0    A    15
1    B    33
2    C    30
3    A    15

Answer 2

我建议您首先基于'col1'进行合并，然后应用一个函数，该函数生成具有两个'col2'中较大值的新列。然后只需删除无用的列！

df = df.merge(df_reference, left_on='col1', right_on='col1')
df['col2'] = df.apply(greaterValue, axis=1)
df = df.loc[:,['col1','col2']]

--name

根据条件替换一列的值

2 个答案: