更新数据框列并丢失日期索引

Question

我有两个数据框

df1：

            col2  col3 dept

date                       

2020-05-06    29    21    A

2020-05-07    56    12    B

2020-05-08    82    15    C

2020-05-09    13     9    D

2020-05-10    35    13    E

2020-05-11    53    87    F

2020-05-12    25     9    G

2020-05-13    23    63    H

df2:

            col2 dept

date                 

2020-05-06    64    A

2020-05-07    41    B

2020-05-08    95    C

2020-05-09    58    D

2020-05-10    89    E

2020-05-11    37    F

2020-05-12    24    G

2020-05-13    67    H

我想用列col2中df1的值更新列col2，df2所以我的输出如下所示：

            col2  col3 dept

date                       

2020-05-06    64    21    A

2020-05-07    41    12    B

2020-05-08    95    15    C

2020-05-09    58     9    D

2020-05-10    89    13    E

2020-05-11    37    87    F

2020-05-12    24     9    G

2020-05-13    67    63    H

我写了一些看起来像这样的代码：

df1=df1.set_index('dept')

df1.update(df2.set_index('dept'))

df1=df1.reset_index()

但是它将索引重置df1为整数而不是日期，因此我得到的输出如下所示：

  dept  col2  col3

0    A    64    21

1    B    41    12

2    C    95    15

3    D    58     9

4    E    89    13

5    F    37    87

6    G    24     9

7    H    67    63

我的完整代码如下：

import pandas as pd

import numpy as np

from datetime import datetime, timedelta

import datetime

dept=['A','B','C','D','E','F','G','H']

date_today = datetime.date.today()

days = pd.date_range(date_today, date_today + timedelta(7), freq='D')

np.random.seed(seed=1111)

data1 = np.random.randint(1, high=100, size=len(days))

data2 = np.random.randint(1, high=100, size=len(days))

df1 = pd.DataFrame({'date': days, 'dept':dept,'col2': data1, 'col3': data2})

df1 = df1.set_index('date')

print(df1)

dept=['A','B','C','D','E','F','G','H']

date_today = datetime.date.today()

days = pd.date_range(date_today, date_today + timedelta(7), freq='D')

np.random.seed(seed=1331)

data3 = np.random.randint(1, high=100, size=len(days))

df2 = pd.DataFrame({'date': days, 'dept':dept,'col2': data3})

df2 = df2.set_index('date')

如何更新df1并df2保持索引日期格式df1？

Answer 1

正如我对您的示例所了解的那样，您df1从index 和 column的df2基础上进行更新。您需要添加到索引并调用datedeptdeptupdatedf1 = df1.set_index('dept', append=True)df1 = df1.update(df2.set_index('dept', append=True))df1 = df1.reset_index('dept')Out[35]:           dept  col2  col3date2020-05-06    A    64    212020-05-07    B    41    122020-05-08    C    95    152020-05-09    D    58     92020-05-10    E    89    132020-05-11    F    37    872020-05-12    G    24     92020-05-13    H    67    63

Answer 2

concat那时你可以使用groupbydf_out=pd.concat([df1,df2],sort=False).groupby(level=0).last()Out[261]:             col2  col3 deptdate                       2020-05-06    64  21.0    A2020-05-07    41  12.0    B2020-05-08    95  15.0    C2020-05-09    58   9.0    D2020-05-10    89  13.0    E2020-05-11    37  87.0    F2020-05-12    24   9.0    G2020-05-13    67  63.0    H

Answer 3

您可以使用以下方法执行此操作df.update：In [2162]: df1['col2'].update(df2['col2'])                                                                                                                                                                  In [2163]: df1                                                                                                                                                                                              Out[2163]:             col2  col3 deptdate                       2020-05-06    64    21    A2020-05-07    41    12    B2020-05-08    95    15    C2020-05-09    58     9    D2020-05-10    89    13    E2020-05-11    37    87    F2020-05-12    24     9    G2020-05-13    67    63    H