根据索引值 python 更新和追加新行

Question

我有两个数据帧DF1，DF2具有相同类型的数据并共享一些索引值，但不是全部

        DF1    
 index, a, b, c
[ abc   1, 3, 6 ]
[ acb   2, 4, 5 ]
[ cab   6, 5, 2 ]
[ bac   3, 6, 2 ]
[ bca   6, 8, 3 ]
        DF2
 index, a, b, d
[ abc   4, 7, 3 ]
[ kde   2, 5, 8 ]
[ lat   7, 2, 6 ]
[ bac   0, 4, 4 ]
[ bca   3, 6, 8 ]

因此，我想实现以下目标

1.( 根据索引匹配将 D 列添加到DF1

2.( 从DF2中添加DF1中不存在的索引和行

        RESULT   
 index, a, b, c, d
[ abc   1, 3, 6, 3 ]
[ acb   2, 4, 5, - ]
[ cab   6, 5, 2, - ]
[ bac   3, 6, 2, 4 ]
[ bca   6, 8, 3, 8 ]
[ kde   2, 5, -, 8 ]
[ lat   7, 2, -, 6 ]

Answer 1

让我们使用 combine_first ：

创建数据：

DF1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,6,3,6],'b':[3,4,5,6,8],'c':[6,5,2,2,3]},index=['abc','acb','cab','bac','bca'])
DF2 = pd.DataFrame({'a':[4,2,7,0,3],'b':[7,5,2,4,6],'d':[3,8,6,4,8]},index=['abc','kde','lat','bac','bca'])
df_combo = DF1.combine_first(DF2)
print(df_combo)
       a    b    c    d
abc  1.0  3.0  6.0  3.0
acb  2.0  4.0  5.0  NaN
bac  3.0  6.0  2.0  4.0
bca  6.0  8.0  3.0  8.0
cab  6.0  5.0  2.0  NaN
kde  2.0  5.0  NaN  8.0
lat  7.0  2.0  NaN  6.0