Python Pandas：如何用另一个数据帧的子集覆盖数据帧的子集？
Python Pandas: how to overwrite subset of a dataframe with a subset of another dataframe?
给定 df1 和 df2，我如何使用 pandas 得到 df3，其中 df3 有 df1 个元素：
[11, 12, 21, 22]
代替df2个元素
[22, 23, 32, 33]
条件：df1中第1行和第2行的索引与df2
中第2行和第3行的索引相同
您正在寻找 DataFrame.loc method
小例子：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"data":[1,2,3,4,5]})
df2 = pd.DataFrame({"data":[11,12,13,14,15]})
df3 = df1.copy()
df3.loc[3:4] = df2.loc[3:4]
df3
data
0 1
1 2
2 3
3 14
4 15
给定 df1 和 df2，我如何使用 pandas 得到 df3，其中 df3 有 df1 个元素：
[11, 12, 21, 22]
代替df2个元素
[22, 23, 32, 33]
条件：df1中第1行和第2行的索引与df2
您正在寻找 DataFrame.loc method
小例子：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"data":[1,2,3,4,5]})
df2 = pd.DataFrame({"data":[11,12,13,14,15]})
df3 = df1.copy()
df3.loc[3:4] = df2.loc[3:4]
df3
data
0 1
1 2
2 3
3 14
4 15