用法:
DataFrame.update(other, join='left', overwrite=True, filter_func=None, errors='ignore')
使用來自另一個 DataFrame 的非 NA 值進行就地修改。
對齊索引。沒有返回值。
- other:DataFrame,或強製轉換為 DataFrame 的對象
應該至少有一個與原始 DataFrame 匹配的索引/列標簽。如果傳遞了 Series,則必須設置其 name 屬性,並將其用作列名稱以與原始 DataFrame 對齊。
- join:{‘left’},默認 ‘left’
隻實現了左連接,保留了原始對象的索引和列。
- overwrite:布爾值,默認為真
如何處理重疊鍵的非 NA 值:
True:用
other
中的值覆蓋原始 DataFrame 的值。False:僅更新原始 DataFrame 中為 NA 的值。
- filter_func:callable(1d-array) -> bool 1d-array,可選
可以選擇替換 NA 以外的值。對於應該更新的值返回 True。
- errors:{‘raise’, ‘ignore’},默認 ‘ignore’
如果 ‘raise’,如果 DataFrame 和
other
在同一位置包含非 NA 數據,則會引發 ValueError。
- None:方法直接改變調用對象
- ValueError
當
errors=’raise’
並且有重疊的非 NA 數據時。當
errors
既不是‘ignore’
也不是‘raise’
時
- 未實現錯誤
如果
join != ‘left’
參數:
返回:
拋出:
例子:
>>> df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], ... 'B':[400, 500, 600]}) >>> new_df = pd.DataFrame({'B':[4, 5, 6], ... 'C':[7, 8, 9]}) >>> df.update(new_df) >>> df A B 0 1 4 1 2 5 2 3 6
DataFrame 的長度不會因為更新而增加,隻會更新匹配索引/列標簽處的值。
>>> df = pd.DataFrame({'A':['a', 'b', 'c'], ... 'B':['x', 'y', 'z']}) >>> new_df = pd.DataFrame({'B':['d', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i']}) >>> df.update(new_df) >>> df A B 0 a d 1 b e 2 c f
對於 Series,必須設置其 name 屬性。
>>> df = pd.DataFrame({'A':['a', 'b', 'c'], ... 'B':['x', 'y', 'z']}) >>> new_column = pd.Series(['d', 'e'], name='B', index=[0, 2]) >>> df.update(new_column) >>> df A B 0 a d 1 b y 2 c e >>> df = pd.DataFrame({'A':['a', 'b', 'c'], ... 'B':['x', 'y', 'z']}) >>> new_df = pd.DataFrame({'B':['d', 'e']}, index=[1, 2]) >>> df.update(new_df) >>> df A B 0 a x 1 b d 2 c e
如果
other
包含 NaN,則原始數據幀中的相應值不會更新。>>> df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], ... 'B':[400, 500, 600]}) >>> new_df = pd.DataFrame({'B':[4, np.nan, 6]}) >>> df.update(new_df) >>> df A B 0 1 4.0 1 2 500.0 2 3 6.0
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注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.DataFrame.update。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。