尝试使用两个pandas dataframes进行vlookup时麻烦

Question

我读了很多关于此事的问题，但是这都没有解决我的问题。

我有2个数据范围，一个包含一个国家 /地区的所有毕业级别的列表，每个毕业生（每行）都有有关学生本身以及课程代码的信息。

在另一个数据范围内，我有一个唯一的课程代码列表，其中包含分配给课程代码的大学地址。

df1
CodCourse|Student|Address
1         10      outdated address
2         11      outdated address
2         12      outdated address
3         13      outdated address
3         14      outdated address
4         15      outdated address
4         16      outdated address

df2:
CodCourse   Address
1           Xth avenue
2           Yth avenue
3           Zth avenue
4           Nth avenue

Expected result:
df1
CodCourse|Student|Address
1         10      Xth avenue
2         11      Yth Street
2         12      Yth Street
3         13      Zth Street
3         14      Zth Street
4         15      Nth Street
4         16      Nth Street

我想用数据框2的地址列更新数据框1地址列。

我这样做了，但是它不起作用。我已经尝试使用加入并使用词典，但我所拥有的只是失败。

df1=df1.merge(df2[['CodCourse','Address']], on='CodCourse', how='left')

拜托，谁能帮我吗？

谢谢！ 爱德华多。

Answer 1

如果要在df1的地址中更新值，则可以使用两种方法。

定位修改：

df1.update(df1['CodCourse']
           .map(df2.set_index('CodCourse')['Address'])
           .rename('Address'))

分配：

df1['Address'] = (df1['CodCourse']
                  .map(df2.set_index('CodCourse')['Address'])
                  .fillna(df1['Address'])
                 )

在两种情况下，这将替换DF2中具有新值的任何地址，同时保留没有新值的旧地址。

输出：

   CodCourse  Student     Address
0          1       10  Xth avenue
1          2       11  Yth avenue
2          2       12  Yth avenue
3          3       13  Zth avenue
4          3       14  Zth avenue
5          4       15  Nth avenue
6          4       16  Nth avenue