根据其他数据框更新熊猫数据框

Question

我有两个熊猫DataFrames：

df1

key    id    count

100    9821   7

200    9813   10

df2

nodekey    nodeid    

100        9821   

200        9813  

如果df2中的nodekey + nodeid与df1中的key + id相匹配，则df1中的count必须设置为0。

key    id    count

100    9821   0

200    9813   0

我尝试了以下操作（仅在键和节点键上进行匹配，作为测试），但是收到错误消息：

df1['count']=np.where((df1.key == df2.nodekey),0)

ValueError: either both or neither of x and y should be given

有什么建议吗？

Answer 1

这应该工作df1.loc[df1[['key', 'id']].transform(tuple,1).isin(df2[['nodekey', 'nodeid']].transform(tuple,1)), "count"] = 0基本上是在用df.loc[mask, 'count']=0这里mask是True对其中的元组行('key', 'id')任何元组相匹配('nodekey', 'nodeid')

Answer 2

使用左合并合并数据帧（在df1中但在df2中不存在的行将用nans填充）：combined = df1.merge(df2, left_on=['key', 'id'],                         right_on=['nodekey', 'nodeid'], how='left')更新非nan以下行的计数：combined.loc[combined.nodekey.notnull(), 'count'] = 0清理不需要的列：combined.drop(['nodekey', 'nodeid'], axis=1, inplace=True)#   key    id  count#0  100  9821      0#1  200  9813      0#2  300  9855      7