我正在尝试使用来自另一个数据的一个特定数据列来更新一个数据框，该列称为“数据”。两个数据框都有唯一的ID校准列“ ID”。两列都有一个“数据”列。我希望df2中“数据”中的数据覆盖df1中“数据”中的条目，仅适用于df1中的行数。如果df2中没有相应的“ ID”，则df1条目应保留。
import pandas as pd
data1 = '''\
ID Data Data1
1 AA BB
2 AB BF
3 AC BK
4 AD BL'''
data2 = '''\
ID Data
1 AAB
3 AAL
4 MNL
5 AAP
6 MNX
8 DLP
9 POW'''
df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data1), sep='\s+')
df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data2), sep='\s+')
预期产量：
new df3 expected outcome.
ID Data Data1
1 AAB BB
2 AB BF
3 AAL BK
4 MNL BL
df2是一个永不更改的值主列表，并且具有数千个条目，而df1有时只有几百个条目。
我看过pd.merge和Combine_first，但是似乎无法获得正确的组合。
df3 = pd.merge（df1，df2，on ='ID'，how ='left'）
任何帮助，不胜感激。
这是利用更新的一种方法：
df3 = df1[:].set_index('ID')
df3['Data'].update(df2.set_index('ID')['Data'])
df3.reset_index(inplace=True)
或者我们可以使用map / dicts并重新分配（Python> = 3.5）
m = {**df1.set_index('ID')['Data'], **df2.set_index('ID')['Data']}
df3 = df1[:].assign(Data=df1['ID'].map(m))
Python <3.5：
m = df1.set_index('ID')['Data']
m.update(df2.set_index('ID')['Data'])
df3 = df1[:].assign(Data=df1['ID'].map(m))
您愿意更新df1吗？在这种情况下：
df1.update(df2)
或者，如果ID没有索引：
m = df2.set_index('ID')['Data']
df1.loc[df1['ID'].isin(df2['ID']),'Data'] =df1['ID'].map(m)
要么：
df1.set_index('ID',inplace=True)
df1.update(df2.set_index('ID'))
df1.reset_index(inplace=True)
注意：可能有些事情更有意义了：)
完整示例：
import pandas as pd
data1 = '''\
ID Data Data1
1 AA BB
2 AB BF
3 AC BK
4 AD BL'''
data2 = '''\
ID Data
1 AAB
3 AAL
4 MNL
5 AAP
6 MNX
8 DLP
9 POW'''
df1 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data1), sep='\s+')
df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(data2), sep='\s+')
m = {**df1.set_index('ID')['Data'], **df2.set_index('ID')['Data']}
df3 = df1[:].assign(Data=df1['ID'].map(m))
print(df3)
返回值：
ID Data Data1
0 1 AAB BB
1 2 AB BF
2 3 AAL BK
3 4 MNL BL
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