首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pandas列值从另一个数据框值更新

在pandas中,可以使用update()函数将一个数据框的列值更新为另一个数据框的值。

update()函数的语法如下:

代码语言:python
复制
dataframe.update(other, overwrite=True, filter_func=None, errors='raise')

参数说明:

  • other:用于更新的数据框。
  • overwrite:指定是否覆盖原始数据框中的值,默认为True。
  • filter_func:可选参数,用于指定更新的条件。
  • errors:指定错误处理方式,默认为'raise',即遇到错误时抛出异常。

使用示例:

代码语言:python
复制
import pandas as pd

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

# 创建用于更新的数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 将df2的值更新到df1中
df1.update(df2)

print(df1)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   A   B
0  7  10
1  8  11
2  9  12

在这个例子中,原始数据框df1的列值被数据框df2的值更新了。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pandas 查找,丢弃唯一的

前言 数据清洗很重要,本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中唯一的,简言之,就是某的数值除空外,全都是一样的,比如:全0,全1,或者全部都是一样的字符串如...:已支付,已支付,已支付… 这些大多形同虚设,所以当数据很多而导致人眼难以查找时,这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧,数据中的空 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ ”,如下图: 所以只要把的缺失先丢弃,再统计该的唯一的个数即可。...代码实现 数据读入 检测唯一的所有并丢弃 最后总结一下,Pandas数据清洗方面有非常多实用的操作,很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述,比如 “...唯一 ” --> “ 除了空以外的唯一的个数等于1 ” ,许多坑笔者都已经踩过了,欢迎查看我的其余文章,提建议,共同进步。

5.6K21

MySQL timestamp类型自动更新

刨根问底 在create table语句中,对第一个出现的timestamp类型字段的定义会有如下几种情况: 使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,表示为当前时间戳但不会自动更新;...使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,表示为当前时间戳并且自动更新,也就是每次更新记录都会自动更新为当前时间戳; 没有使用...CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP; 没有使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,而使用了ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,默认为...对于使用DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP进行定义的,需要注意的是如果该字段没有发生变化,将不会进行更新,而且对于多个使用DEFAULT...CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP进行定义的,mysql只会更新第一个使用它定义的

3.6K70

【Python】基于某些删除数据中的重复

注:后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一去重 1 按照某一去重(参数为默认) 按照name1对数据去重。...结果知,参数为默认时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据。 感兴趣的可以打印name数据,删重操作不影响name的。...结果知,参数keep='last',是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据最后一条并返回新数据,不影响原始数据name。...结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据中删除全部重复数据,并返回新数据,不影响原始数据name。...结果和按照某一去重(参数为默认)是一样的。 如果想保留原始数据直接用默认即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。

18.1K31

【Python】基于多组合删除数据中的重复

在准备关系数据时需要根据两组合删除数据中的重复,两中元素的顺序可能是相反的。 我们知道Python按照某些去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。...本文介绍一句语句解决多组合删除数据中重复的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3数据,希望根据name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两删除数据中的重复 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多组合删除数据中的重复') #把路径改为数据存放的路径 df =...三、把代码推广到多 解决多组合删除数据中重复的问题,只要把代码中取两的代码变成多即可。

14.6K30

用过Excel,就会获取pandas数据框架中的、行和

在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...在pandas中,这类似于如何索引/切片Python列表。 要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用行和的交集。...记住这种表示法的一个更简单的方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[行索引]将提供该中的特定项。 假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,],需要提醒行(索引)和的可能是什么?

18.9K60

使用Pandas实现1-6分别和第0比大小得较小

一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题,提问截图如下: 下图是他的原始代码截图: 二、实现过程 其实他这个代码,已经算实现了,如果分别进行定义的话...,每一做一个变量接收,也是可以实现效果的,速度上虽然慢一些,但是确实可行。...除了他自己给出的这份代码,这里【dcpeng】给了一个代码,如下所示: df['min'] = df[['标准数据', '测试1']].min(axis=1) print(df['min']) 后来【...df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多比较的效果。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

1.2K20

盘点使用Pandas解决问题:对比两数据取最大的5个方法

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【iLost】的粉丝问了一个关于使用pandas解决两数据对比的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。...大概意思是说在DF中有2数据,想每行取两数据中的最大,形成一个新,该怎么写?最开始【iLost】自己使用了循环的方法写出了代码,当然是可行的,但是写的就比较难受了。...方法一:【月神】解答 其实这个题目的逻辑和思路也相对简单,但是对于Pandas不熟悉的小伙伴,接受起来就有点难了。...使用numpy结合pandas,代码如下: df['max4'] = np.where(df['cell1'] > df['cell2'],df['cell1'], df['cell2']) df...这篇文章基于粉丝提问,针对df中,想在每行取两数据中的最大,作为新的一问题,给出了具体说明和演示,一共5个方法,顺利地帮助粉丝解决了问题,也帮助大家玩转Pandas,学习Python相关知识。

4K30

内网渗透测试研究:NTDS.dit获取域散

IFM与DCPromo一起用于“媒体安装”,因此被升级的服务器不需要通过网络另一个DC复制域数据。...到现在为止,我们已经学会了利用各种方法将Ntds.dit文件提取出,当我们获得了域控上的Ntds.dit文件后,接下来要做的就是想办法Ntds.dit文件中导出其中的密码哈希散。...(2)导出其中的域散 ntds.dit中的表一旦被提取出来,有很多python工具可以将这些表中的信息进一步提取从而导出其中的域散,比如ntdsxtract就可以完美进行。...如上图所示,成功将域内的所有用户及密码哈希散导出来了。...对于SAM和LSA Secrets(包括缓存的凭据),我们尽可能的尝试注册表中读取,然后将hives保存在目标系统(%SYSTEMROOT%\Temp目录)中,并从那里读取其余的数据

3K30

Pandas数据处理1、DataFrame删除NaN空(dropna各种属性控制超全)

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 环境 DataFrame删除NaN空 dropna函数参数 测试数据 删除所有有空的行 axis属性...本专栏会更很多,只要我测试出新的用法就会添加,持续更新迭代,可以当做【Pandas字典】来使用,期待您的三连支持与帮助。...版本:1.4.4 ---- DataFrame删除NaN空数据操作的时候我们经常会见到NaN空的情况,很耽误我们的数据清理,那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空。...需要提供列名数组 inplace:是True和False,True是在原DataFrame上修改,False则创建新副本 测试数据 import pandas as pd import numpy.../,填充当前行/的空

3.7K20

“Δ”谈数据分析的流程

作者:Ahong 介绍:一个跨界的心理学专家 公众号:CrossHands 数据分析的起点通常来自于“Δ”。...假设1——引流渠道带来的新客质量较差,假设2——对于新客的优惠力度或覆盖范围较之前有下降,对于假设1,需要对比昨前两天不同引流渠道曝光-->下载app-->注册--> 下单 --> 支付成功各环节的转化率...基于发现的问题提出你的假设,找到验证假设的方法和对应的数据指标。 验证假设时需要注意的点: 1. 指标量化,涉及到的指标是可量化且和Δ对应的因素是高度关联的; 2....简言之,就是找到现状到目标的可操作分步步骤,产品主要在前端入口和转化环节上搭梯子,运营则通常结合运营活动对不同人群不同生命周期进行引导。e.g....可以用数据报告反推分析过程,再用分析过程反推方案设计。想一想数据报告PPT的逻辑架构是什么?每一页PPT要放什么数据来证明方案的效果,如何对比,要控制哪些影响因素,是否对其他KPI有影响。 2.

64230

利用pandas进行数据分析(三):缺失处理

在实际的数据处理过程中,数据缺失是一种再平常不过的现象了。缺失的存在极大的影响了我们数据分析结果的可靠性,以至于在数据建模前我们必须对缺失进行处理。...实际的缺失处理主要包括两个部分:即识别数据集中的缺失和如何处理缺失。 相较于,在数据缺失处理方面提供了大量的函数和包,但未免有些冗余。而中的缺失处理则显得高效精炼。...缺失的识别 作为最初的设计目标之一,尽可能简单的处理缺失是其一大特点。使用浮点表示浮点和非浮点数组中的缺失数据,其意义只是为了能让将其检测出为缺失而已。...创建一个包含缺失的: 使用方法识别缺失: 在里也是会被当成缺失处理的: 剔除缺失 如果缺失数据集中只有少量数据,因而对最后的数据分析结果并无大的影响的情况下,我们大可直接将其数据集中剔除,这是最简单快速的一种缺失数据的处理方案...,对缺失直接进行剔除是没问题的,一旦数据集中数据缺失量达到很大比例,恐怕简单的数据剔除并不是一个好的办法。

894100

Pandas针对某的百分数取最大无效?(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么的,转化了1%以后再对某做print(df...[df.点击 == df['点击'].max()],最大 明明有15%的却显示不出来,只显示出来10%以下的,是什么原因啊?...上一篇文章中【瑜亮老师】先取最大所在的行,然后在转换格式展示数据。这个思路顺利地解决了粉丝的问题,这一篇文章我们一起来看看另外的一个解决思路。那如果这excel中已经有百分数了,怎么取最大数?...粉丝提问:文本格式为什么7.81%这个可以筛选出来呢? 答:文本比大小是按照左向右挨个位置比较的,"7%">"23%",因为7比2大,后面的3根本不参与比较。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

13810

Pandas针对某的百分数取最大无效?(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题,问题如下:大佬们,我发现个问题,请教一下,我把某一譬如0.001什么的,转化了1%以后,再对某做print(...df[df.点击 == df['点击'].max()],最大 明明有15%的却显示不出来,只显示出来10%以下的,是什么原因啊?.../(x.点击+x.回复)) df['比例'] = df['比例'].apply(lambda x:'{:.2%}'.format(x)) 上面这个写法是把数字转换成字符串了,字符串可以比较大小,是按照左向右挨个位置比较的...二、实现过程 后来【瑜亮老师】也给了一个提示如下:因为你的百分比这一是文本格式的。首先的话需要进行数据类型转换,现在先转为flaot型的。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

9310
领券