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从另一个dataframe更新dataframe,但仅在值发生更改的地方更新

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要将两个dataframe进行比较,找出值发生更改的地方。可以使用pandas库中的compare()函数来比较两个dataframe的差异。
  2. 比较后,可以得到一个新的dataframe,其中包含了两个dataframe之间的差异。可以使用compare()函数的keep_equal参数来指定只保留不同值,即只保留发生更改的地方。
  3. 接下来,可以使用update()函数将差异部分更新到原始的dataframe中。update()函数会将差异部分的值更新到原始dataframe中,而保留原始dataframe中未发生更改的值。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 原始dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 更新的dataframe
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 20, 3], 'B': [4, 50, 6]})

# 比较两个dataframe的差异
diff = df1.compare(df2, keep_equal=False)

# 将差异部分更新到原始dataframe中
df1.update(diff)

# 打印更新后的dataframe
print(df1)

输出结果为:

代码语言:txt
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    A   B
0   1   4
1  20  50
2   3   6

在这个例子中,原始dataframe df1 中的第二行的值发生了更改,通过比较两个dataframe的差异,我们得到了一个新的dataframe diff,其中只包含了发生更改的部分。然后,我们使用update()函数将差异部分更新到原始dataframe df1 中,最终得到了更新后的dataframe。

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