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python - 根据索引更新数据框并附加新的数据框

coder 2023-08-20 原文

Df1:

Id    val
1     4
3     7
9     2
4     5

Df2:

Id    val
1     5
7     2

必需:

Id    val
1     5
3     7
9     2
4     5
7     2

我有这些 df1 和 df2，我想获得所需的 df，其中将更新 Df1 和 Df2 中存在的常见 ID，并附加新的 ID。

我似乎没有找到是否需要使用更新、合并或加入或其他东西。

最佳答案

将 concat 与 drop_duplicates 结合使用(注意，可能无法保留顺序)。

pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates('Id', keep='last')

   Id  val
1   3    7
2   9    2
3   4    5
0   1    5
1   7    2

关于python - 根据索引更新数据框并附加新的数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52935445/

python数据codesectionprepandas

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