如何按索引用第二个DataFrame的值替换第一个DataFrame对应值

示例数据构造 #

先还原你提供的两个DataFrame：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'JanDivisor': ['G2/59']}, index=[0])
df2 = pd.DataFrame({'JanDivisor': ['G2/44']}, index=[0])

方法一：使用update()快速替换 #

update()方法会自动对齐索引和列名，仅用df2中存在的索引-列值覆盖df1对应位置，未匹配到的内容保持不变：

# 直接修改原df1
df1.update(df2)
# 查看结果
print(df1)

输出结果：

JanDivisor
0      G2/44

如果不想修改原df1，先复制一份再操作：

df1_copy = df1.copy()
df1_copy.update(df2)

方法二：用loc手动精准替换 #

适合需要自定义替换范围（比如指定列、添加筛选条件）的场景：

# 获取两个DataFrame共有的索引
common_idx = df1.index.intersection(df2.index)
# 按索引替换指定列的值
df1.loc[common_idx, 'JanDivisor'] = df2.loc[common_idx, 'JanDivisor']

两种方法都能实现「仅替换df1中与df2索引匹配的行，其余行保留原样」的需求。如果df2包含多个索引（比如df1有索引0、1，df2有索引0、2），只会替换df1中存在的匹配索引行，不会新增或删除df1的行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark AndrewHamilton