Python熊猫系列.update()

Python是一种以简洁、清晰为设计哲学的高级语言，而熊猫则是Python数据处理开发领域的重要工具之一。Pandas提供的update()函数可以帮助我们将两个对象进行比较，并进行更新操作。

函数介绍

pandas.DataFrame.update(other, overwrite=True, validate=None)

参数说明：

• other：用来更新 DataFrame 的另一个 DataFrame 或 Series。
• overwrite：默认为 True，即 other 中的值将覆盖到当前 DataFrame 中，False 则为在更新时只更新缺失值。
• validate：默认为 None，即不进行排序或验证；当为 'one_to_one' 时，会检查更新是否完全匹配；当为 'one_to_many' 时，one 中的任意值必须在 many 中出现。当为 'many_to_one' 时，many 中的任意值都必须存在于 one 中。当为 'many_to_many' 时，one 和 many 中的所有值都必须匹配。

返回值

返回 None，原地修改了 DataFrame。

使用示例

接下来我们通过一个简单示例演示update()函数的使用：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame，表示蔬菜价格
df_veggie_prices = pd.DataFrame({
    '蔬菜': ['黄瓜', '芹菜', '西红柿', '茄子', '土豆'],
    '价格': [1.20, 1.30, 2.50, 2.80, 1.60]
})

# 手动将 '黄瓜' 的价格改变，其他的保持不变
df_new_veggie_prices = pd.DataFrame({
    '蔬菜': ['黄瓜'],
    '价格': [1.50]
})

df_veggie_prices.update(df_new_veggie_prices)
print(df_veggie_prices)

该示例表示，我们手动将'黄瓜'的价格修改为1.50，然后使用update()函数更新到df_veggie_prices中，从而可以得到修改后的 DataFrame。

结语

至此，我们对于Python中熊猫系列中的update()函数有了更为深入的了解，也可以在日常的数据处理开发中使用该函数进行 DataFrame 的更新操作。