我有两个多索引的数据帧,如下所示:
pd.DataFrame({'observation': {('foo', '2017-04-16'): 'green',
('bar', '2017-04-25'): 'red',
('zap', '2017-04-16'): 'red',
('zip', '2017-04-25'): 'blue',
('zip', '2017-04-16'): 'white'},
'observation': {('zap', '2017-04-16'): np.nan,
('bar', '2017-04-27'): 'white',
('foo', '2017-05-16'): np.nan,
('foo', '2017-04-25'): 'red',
('zip', '2017-08-16'): 'red'}})
pd.DataFrame({'foo': {('00', '08'): '0.0',
('01', '08'): '0.0',
('01', '08'): '0.0',
('00', '08'): '1.0',
('03', '08'): '1.0',
('06', '08'): '0.0',
('00', '08'): '1.0',
('00', '08'): '1.0',
('00', '08'): '0.0',
('02', '08'): '0.0'},
'client_id': {('00', '08'): '1.0',
('01', '08'): '1.0',
('01', '08'): '1.0',
('00', '08'): '1.0',
('03', '08'): '1.0',
('06', '08'): '1.0',
('00', '08'): '1.0',
('00', '08'): '1.0',
('00', '08'): '1.0',
('02', '08'): '1.0'},
'execution_date': {('00', '08'): '2019-01-09',
('01', '08'): '2019-01-09',
('01', '08'): '2019-01-09',
('00', '08'): '2019-01-09',
('03', '08'): '2019-01-09',
('06', '08'): '2019-01-09',
('00', '08'): '2019-01-09',
('00', '08'): '2019-01-09',
('00', '08'): '2019-01-09',
('02', '08'): '2019-01-09'},
'del': {('00', '08'): '0.0',
('01', '08'): '0.0',
('01', '08'): '0.0',
('00', '08'): '0.0',
('03', '08'): '0.0',
('06', '08'): '0.0',
('00', '08'): '0.0',
('00', '08'): '0.0',
('00', '08'): '0.0',
('02', '08'): '0.0'},
'act': {('00', '08'): '11',
('01', '08'): '03',
('01', '08'): '06',
('00', '08'): '07',
('03', '08'): '07',
('06', '08'): '11',
('00', '08'): '28',
('00', '08'): '08',
('00', '08'): '14',
('02', '08'): '26'},
'obs': {('00', '08'): '02',
('01', '08'): '02',
('01', '08'): '02',
('00', '08'): '02',
('03', '08'): '02',
('06', '08'): '02',
('00', '08'): '02',
('00', '08'): '02',
('00', '08'): '02',
('02', '08'): '02'}})
这两个索引的大小不一样,而且值并不总是重叠的,但是在df1中找到的每个索引对都在df2中。我想做的是用df2中的observation
值更新df1中的observation列,只要它匹配。你知道吗
换句话说,我想基于multi索引做一个等价的内部连接,然后用df2中的值覆盖df1中observation
中的值。但是,有没有一种方法可以一步完成,使用loc
/索引?(这是一个索引问题,但是如果有一种方法可以用reset_index()
来解决它,那也没问题。)
期望输出:
obs
00 04 30
08 02
09 16
10 26
16 26
01 01 30
07 16
02 08 02
03 13 26
07 15 26
如果我理解正确,你可以:
输出
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