Блог

У меня есть два фрейма данных, таких как :

Таб1

 COL1   COL2     COL3 
Sp1    False    A
Sp2    False    B 
Sp3    True     X 
Sp4    True     X 
Sp5    False    A 
Sp6    False    C 
 

Tab2

 COL1 COL2_bis COL3_bis 
Sp1  True     X
Sp4  True     F
Sp6  True     X
 

И я хотел бы исправить Tab1 COL2 и COL3 столбцы по сравнению с Tab2 COL2_bis и COL3_bis столбцами для соответствующих COL1 значений между двумя вкладками.

Затем я должен получить:

Таб1

 COL1   COL2     COL3 
Sp1    True     X
Sp2    False    B 
Sp3    True     X 
Sp4    True     F 
Sp5    False    A 
Sp6    True     X 
 

Пожалуйста, у кого — нибудь есть идея?

Вот таблица в формате dict, если это cna поможет:

таб1:

 {'COL1': {0: 'Sp1', 1: 'Sp2', 2: 'Sp3', 3: 'Sp4', 4: 'Sp5', 5: 'Sp6'}, 'COL2': {0: False, 1: False, 2: True, 3: True, 4: False, 5: False}, 'COL3 ': {0: 'A', 1: 'B ', 2: 'X ', 3: 'X ', 4: 'A ', 5: 'C '}}
 

tab2:

 {'COL1': {0: 'Sp1', 1: 'Sp4', 2: 'Sp6'}, 'COL2_bis': {0: True, 1: True, 2: True}, 'COL3_bis ': {0: 'X', 1: 'F', 2: 'X'}}
 

Используйте DataFrame.update by COL1 с набором индексов и удалением _bis подстрок из имен столбцов:

 df1 = df1.set_index('COL1')
df2 = df2.set_index('COL1').rename(columns=lambda x: x.replace('_bis', ''))

df1.update(df2)
print (df1)
       COL2 COL3
COL1            
Sp1    True    X
Sp2   False    B
Sp3    True    X
Sp4    True    F
Sp5   False    A
Sp6    True    X

df = df1.reset_index()
 

Переименуйте столбцы df2 , объедините два фрейма данных и удалите дубликаты на основе COL1 :

 df2.columns = df2.columns.str.replace('_bis', '')
out = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates('COL1', keep='last') 
        .sort_values('COL1').reset_index(drop=True)
print(out)

# Output:
  COL1   COL2 COL3
0  Sp1   True    X
1  Sp2  False    B
2  Sp3   True    X
3  Sp4   True    F
4  Sp5  False    A
5  Sp6   True    X