如何在两个DataFrame间按相同Date替换RPM值？

方法1：使用update方法（推荐） #

update方法会直接在原DataFrame上修改，根据索引匹配替换对应列的值，完美适配这种按主键匹配替换的场景：

import pandas as pd

# 构造你的DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Date': [0,1,2,3,4,5,6,7], 'RPM': [0]*8})
df2 = pd.DataFrame({'Date': [0,2,4,6], 'RPM': [0,2,4,6]})

# 将Date设为索引实现匹配替换，最后恢复原索引
df1.set_index('Date', inplace=True)
df2.set_index('Date', inplace=True)
df1.update(df2)
df1.reset_index(inplace=True)

print(df1)

运行后输出：

Date  RPM
0     0  0.0
1     1  0.0
2     2  2.0
3     3  0.0
4     4  4.0
5     5  0.0
6     6  6.0
7     7  0.0

方法2：字典映射替换 #

先将df2的Date与RPM转为字典，再通过map匹配替换，未匹配到的保留原数值：

# 构建Date到RPM的映射字典
rpm_map = df2.set_index('Date')['RPM'].to_dict()

# 替换df1的RPM列
df1['RPM'] = df1['Date'].map(rpm_map).fillna(df1['RPM'])

为什么replace方法没生效？ #

replace默认是值对值的直接替换，比如直接调用df1['RPM'].replace(df2['RPM'])，它只会替换两个DataFrame中RPM值完全相等的元素，不会关联Date列的对应关系，自然达不到按Date匹配替换的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Asaf Nunu