pandas -在具有列条件的数据帧之间交换行

Question

我尝试将列x具有特定值的df1中的整行与df2中x列具有特定值的整行进行交换。打印df1我把NaN放在我想交换的这一行。对此有合理的解释吗？我可以基于列中的特定值进行这样的交换吗？任何帮助都非常受欢迎。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [3, 4, 5]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [3223, 323212, 13242], 'y': [41233, 54, 5532]})
df1[df1["x"]==1] = df2[df2["x"]==323212]
df1 #contains NaN and not the values from df2[df2["x"]==323212]

Answer 1

pandas具有对齐索引的数据完整性机制，这意味着值尝试基于索引位置对齐，其中右侧的df2[df2["x"]==323212]来自索引1，因此它尝试转到左侧的索引1。但是左边没有索引1，只有索引0。因此，数据被认为是丢失的( pandas表示为NaN)。

产生未索引集合的操作，如values或to_numpy()，可以用来打破这种对齐：

df1[df1["x"] == 1] = df2[df2["x"] == 323212].values

df1

        x   y
0  323212  54
1       2   4
2       3   5

这可能会让人感到困惑，就像这样：

df1[df1["x"] == 2] = df2[df2["x"] == 323212]

由于索引恰好正确对齐(两个索引均为1)，因此工作正常：

df1

        x   y
0       1   3
1  323212  54
2       3   5

大概是这样的：

df1[df1['x'].isin([1, 3])] = df2[df2["x"].isin([3223, 323212])]

似乎只有部分工作：

df1

        x        y
0  3223.0  41233.0
1     2.0      4.0
2     NaN      NaN

但是，所有情况都是这种索引对齐的结果，将值放置在基于索引的“正确”位置。