Pandas按行索引匹配更新不同列数DataFrame时返回None的问题求助

嗨，我来帮你理清这个问题啦！你遇到的df3返回None的情况，其实是因为Pandas里的update()方法是**原地修改（in-place）**的——它不会返回一个新的DataFrame，而是直接修改你调用它的那个原DataFrame（也就是这里的df1），所以当你把df1.update(df2)赋值给df3时，得到的就是None。

要得到你期望的和df4一样的结果，正确的做法是先复制原DataFrame，再在副本上执行更新操作，具体步骤如下：

1. 先复制df1得到一个独立的副本，避免修改原数据
2. 在副本上调用update()方法，用df2的值去更新匹配的行和列
3. 此时副本就是你想要的df3

修改后的代码如下：

import pandas as pd

data1 = {'A': [1, 2, 3,4],'B': [4, 5, 6,7],'C':[7,8,9,10]}
df1 = pd.DataFrame(data1,index=['I_1','I_2','I_3','I_4'])
print("原df1：")
print(df1)

data2 = {'A': [10, 40], 'B': [40, 70]}
df2 = pd.DataFrame(data2 ,index=['I_1','I_4'])
print("\n用于更新的df2：")
print(df2)

# 关键修改：先复制df1，再在副本上执行update
df3 = df1.copy()
df3.update(df2)
print("\n更新后的df3：")
print(df3)

data4 =  {'A': [10, 2, 3,40],'B': [40, 5, 6,70],'C':[7,8,9,10]}
df4 = pd.DataFrame(data4 ,index=['I_1','I_2','I_3','I_4'])
print("\n期望的df4：")
print(df4)

运行这段代码后，df3就会和df4完全一致啦！另外补充一下update()的特性，刚好契合你的需求：

• 它只会更新行索引和列名都匹配的位置，不匹配的列（比如你的C列）会保持原数值不变
• 只有在df2中存在的行索引（这里是I_1和I_4）会被更新，其他行的数值不受影响

备注：内容来源于stack exchange，提问作者jw_