Pandas:获取由pandas.DataFrame.update更新的单元格

基础概念

pandas.DataFrame.update 是 Pandas 库中的一个方法，用于根据另一个 DataFrame 或 Series 更新当前 DataFrame 中的单元格。这个方法会就地更新 DataFrame，也就是说它会直接修改原 DataFrame 而不会返回一个新的 DataFrame。

优势

1. 高效性：update 方法可以高效地更新 DataFrame 中的数据，特别是当需要更新的行和列较少时。
2. 灵活性：可以基于不同的条件（如索引、列名等）来更新数据。
3. 就地操作：直接在原 DataFrame 上进行修改，不需要额外的内存空间。

类型

pandas.DataFrame.update 主要接受以下类型的参数：

• 另一个 DataFrame
• 一个或多个 Series
• 一个字典，其中键是列名，值是 Series

应用场景

1. 数据合并：当你有两个 DataFrame，其中一个包含最新的数据，你想将这些最新数据合并到另一个 DataFrame 中时。
2. 数据修正：当你发现 DataFrame 中的某些数据有误，需要从另一个数据源中获取正确的数据并更新时。
3. 实时数据处理：在实时数据处理系统中，经常需要根据新的数据更新现有的数据集。

示例代码

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})

# 使用 update 方法更新 df1
df1.update(df2)

print(df1)

输出：

   A    B     C
0  7  4.0  10.0
1  8  5.0  11.0
2  9  6.0  12.0

遇到的问题及解决方法

问题：为什么 update 方法没有按预期更新数据？

原因：

1. 索引不匹配：如果两个 DataFrame 的索引不完全相同，update 方法可能不会更新所有预期的单元格。
2. 数据类型不匹配：如果更新的数据类型与目标 DataFrame 中的数据类型不匹配，可能会导致更新失败或产生意外结果。

解决方法：

1. 确保索引匹配：可以使用 reindex 方法调整 DataFrame 的索引，使其与另一个 DataFrame 的索引匹配。
2. 检查数据类型：确保更新的数据类型与目标 DataFrame 中的数据类型一致。

# 示例：确保索引匹配
df1 = df1.reindex_like(df2)
df1.update(df2)

参考链接

• Pandas DataFrame.update 文档

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