我有兩個數據框 df1 和 df2。df2 中的 x,y 值是 df1 中 x,y 值的子集。對于 df2 中的每個 x,y 行，我想將 df1 中 knn 列的值更改為 0，其中 df2[x] = df1[x] 和 df2[y] = df1[y]。在下面的示例中，x,y 值 (1,1) 和 (1,2) 很常見，因此 df1 中的 knn 列將更改為 [0,0,0,0]。下面代碼中的最后一行不起作用。我將不勝感激任何指導。import pandas as pddf1_dict = {'x': ['1','1','1','1'], 'y': [1,2,3,4], 'knn': [1,1,0,0] }df2_dict = {'x': ['1','1'], 'y': [1,2] }df1 = pd.DataFrame(df1_dict, columns = ['x', 'y','knn'])df2 = pd.DataFrame(df2_dict, columns = ['x', 'y'])df1['knn']= np.where((df1['x']==df2['x']) and df1['y']==df2['y'], 0)
2 回答
慕田峪7331174
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您可以在這里使用merge：
u = df1.merge(df2,on=['x','y'],how='left',indicator=True)
u = (u.assign(knn=np.where(u['_merge'].eq("both"),0,u['knn']))
.reindex(columns=df1.columns))
print(u)
x y knn
0 1 1 0
1 1 2 0
2 1 3 0
3 1 4 0
皈依舞
TA貢獻1851條經驗 獲得超3個贊
您可以使用MultiIndex.isin：
c = ['x', 'y']
df1.loc[df1.set_index(c).index.isin(df2.set_index(c).index), 'knn'] = 0
x y knn
0 1 1 0
1 1 2 0
2 1 3 0
3 1 4 0
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