替换列并扩展 DataFrame 中的索引

Question

我有 DataFrame x，我想用系列y替换一列

x = DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=['C1','C2'], index=['a','b'])

   C1  C2

a   1   2

b   3   4

y = Series([5,6,7], index=['a','b','c'])

a    5

b    6

c    7

简单替换工作正常，但保留 DataFrame 的原始索引

x['C1'] = y

   C1  C2

a   5   2

b   6   4

我需要有x和y的 indeces 的联合。一种解决方案是在更换之前重新索引

x = x.reindex(x.index.union(y.index), copy=False)

x['C1'] = y

   C1   C2

a   5  2.0

b   6  4.0

c   7  NaN

有没有更简单的方法？

Answer 1

类似于您的解决方案，但更简洁，您使用reindex，然后assign：res = x.reindex(x.index | y.index).assign(C1=y)print(res)   C1   C2a   5  2.0b   6  4.0c   7  NaN

Answer 2

你的猫尝试使用 join：pd.DataFrame(y,columns=['C1']).join(x[['C2']])输出：   C1  C2a   5  2.0b   6  4.0c   7  NaN