如何通过另一DataFrame的索引和列更新pandas DataFrame

方法1：直接调用pandas内置update方法（修改原df1） #

pandas的update方法会自动对齐两个DataFrame的索引和列名，仅用df2的数值覆盖df1的对应匹配位置，不匹配位置保留原值，完全符合需求，代码如下：

# 运行你给出的df1、df2生成代码后，执行下面这行即可完成替换
df1.update(df2)

# 此时df1就是最终结果，索引和列顺序和原始df1完全一致
print(df1)

方法2：生成新DataFrame（不修改原df1、df2） #

如果需要保留原始数据不变，可以用reindex方法将df2对齐到df1的行列结构，缺失位置填充0：

# 直接生成符合要求的结果对象
result = df2.reindex(index=df1.index, columns=df1.columns, fill_value=0)

print(result)

补充说明 #

• 由于初始df1由np.zeros生成，默认是float类型，如果你需要结果为整数格式，可在更新完成后添加代码df1 = df1.astype(int)做类型转换即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Claire Wang