仅当值存在时，才将列中的值替换为vlookup另一个数据帧

Question

我想基于(df2.Name1, df2.Name2)中的映射表覆盖我的df1.Name值。但是，并非所有df1.Name中的值都存在于df2.Name1中

df1：

Name
Alex
Maria 
Marias
Pandas
Coala

df2：

Name1   Name2
Alex    Alexs
Marias  Maria
Coala   Coalas

预期结果：

Name
Alexs
Maria
Maria
Pandas
Coalas

我在网上尝试了几种解决方案，比如使用Map函数。通过在字典中转换df2，我使用了df1.Name = df1.Name.map(Dictionary)，但这将导致所有值的nan都不在df2中，如下所示。

Name
Alexs
Maria
Maria
NAN
Coalas

我不确定如何使用IF语句来只替换df2中存在的那些，而将其余的保留为df1。我也尝试过用if语句创建一个函数，但是失败了。

我该如何解决这个问题？

Answer 1

通过使用replace

df1.Name.replace(df2.set_index('Name1').Name2.to_dict())
Out[437]: 
0     Alexs
1     Maria
2     Maria
3    Pandas
4    Coalas
Name: Name, dtype: object

Answer 2

让我们使用带有map和combine_first的Pandas解决方案

df1['Name'].map(df2.set_index('Name1')['Name2']).combine_first(df1['Name'])

输出：

0     Alexs
1     Maria
2     Maria
3    Pandas
4    Coalas
Name: Name, dtype: object

Answer 3

Python dict.get()允许默认参数。因此，如果您构建了一个翻译字典，那么如果没有找到查找，那么很容易只返回原始值，如下所示：

代码：

translate = {x: y for x, y in df2[['Name1', 'Name2']].values}
new_names = [translate.get(x, x) for x in df1['Name']]

测试代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Alex', 'Maria', 'Marias', 'Pandas', 'Coala']})
df2 = pd.DataFrame({'Name1': ['Alex', 'Marias', 'Coala'],
                    'Name2': ['Alexs', 'Maria', 'Coalas']})

print(df1)
print(df2)

translate = {x: y for x, y in df2[['Name1', 'Name2']].values}
print([translate.get(x, x) for x in df1['Name']])

测试结果：

     Name
0    Alex
1   Maria
2  Marias
3  Pandas
4   Coala

    Name1   Name2
0    Alex   Alexs
1  Marias   Maria
2   Coala  Coalas

['Alexs', 'Maria', 'Maria', 'Pandas', 'Coalas']