我有rand_df1：
np.random.seed(1)
rand_df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 40, size=(3, 2)), columns=list('AB'))
print(rand_df1, '\n')
A B
0 37 12
1 8 9
2 11 5
另外，rand_df2：
rand_df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 40, size=(3, 2)), columns=list('AB'))
rand_df2 = rand_df2.loc[rand_df2.index.repeat(rand_df2['B'])]
print(rand_df2, '\n')
A B
1 16 1
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
我需要通过索引重新分配第一个数据帧col'A'中的值'A'和第二个数据帧in中的值。所需的输出rand_df1：
A B
0 37 12
1 16 1
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
感谢Yenry Yik的解决方案：
rand_df2.combine_first(rand_df1)
A B
0 37 12
1 16 1
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
2 12 7
另外，在一个数据框中使用额外的列对此进行了测试，而在第二个数据框和后向情况中则不会出现。效果很好。
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句