다른 DF의 정보로 판다 DF 셀을 채우기

Question

안녕하세요.이 DF에 도착했습니다. 여기에 흥미로운 칼럼을 보여주고 있습니다. 행과 열 모두에서 더 커집니다 (DF.shape = (185, 34)).

당신이 볼 수 있듯이

는 outSpeed 필드는 지연과 같은 포트 비어 있습니다. 다음 생산

내가 LAG에 대한 outSpeed와 다른 DF를 계산 한

...

dfLags = df[df['lag_id'] > 0 ] 
dfLags = dfLags.groupby([SITE_IP,'lag_id'])['outSpeed'].sum().reset_index() 
dfLags['lag_id'] = 'Lag ' + dfLags['lag_id'].astype(str).str[:-2] 
dfLags.rename(columns = {'lag_id':PORT_NAME} , inplace = True) 

...

 Site ID  Port  outSpeed 
0  10.2.20.5 Lag 112 10000000000 
1  10.2.20.5 Lag 122 10000000000 
2  10.2.21.3 Lag 1 2000000000 
3  10.2.21.3 Lag 3 20000000000 
4  10.2.21.3 Lag 10 20000000000 
5 10.2.22.123 Lag 2 3000000000 
6 10.2.22.123 Lag 3 2000000000 
7 10.2.22.123 Lag 10 6000000000 
8 10.2.22.21 Lag 1 3000000000 
9 10.2.22.21 Lag 3 2000000000 
10 10.2.22.21 Lag 10 6000000000 
11 10.2.46.52 Lag 3 20000000000 
12 10.2.46.52 Lag 10 20000000000 

dfLags.shape = (13, 3)

그래서,에 대한 예를 들어 원본 DF를 완성하려면 을 Port = lag 10outSpeed = 20000000000으로 작성해야합니다.

나는 쉬운 방법을 찾지 못했습니다. 나는 원래 DF의 두 필드 (site ID,port)에 조건부 인 DFC의 outSpeed 필드를 채우는 방법을 명심해야합니다. 원래 DF가 더 커야한다는 것을 명심하십시오.

편집 : 나는이 [게시물]을 읽었으며, 나는 직면하고있는 것과 같은 문제이지만 아직 성취 할 수 없다. 이

그들이 무엇을 제안 :

values = (dfTemp[[SITE_IP,PORT_NAME]] == dfLags[[SITE_IP,PORT_NAME]]).axis(all=1) 

...하지만 실행할 때 내가 얻을 :

ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects 

내가 가까이 뻥 생각합니다. 어떤 아이디어?

[포스트] - Pandas (Python) - Update column of a dataframe from another one with conditions

Answer 1

에 따라 수정하십시오.

첫째, 몇 가지 예를 들어 데이터 :

import pandas as pd 

data1 = {"Site ID":["10.2.22.274", "10.2.46.52", "10.2.46.52", "10.2.21.3"], 
     "Port":["1/5/7", "Lag 10", "3/2/10", "1/1/7"], 
     "outSpeed":[10000000000, None, 10000000000, 3000000000]} 

data2 = {"Site ID":["10.2.20.5", "10.2.46.52", "10.2.22.21"], 
     "Port":["Lag 112", "Lag 10", "Lag 1"], 
     "outSpeed":[10000000000, 20000000000, 3000000000]} 

df1 = pd.DataFrame(data1) 
df1 
    Port  Site ID  outSpeed 
0 1/5/7 10.2.22.274 1.000000e+10 
1 Lag 10 10.2.46.52   NaN 
2 3/2/10 10.2.46.52 1.000000e+10 
3 1/1/7 10.2.21.3 3.000000e+09 

df2 = pd.DataFrame(data2) 
df2 
     Port  Site ID  outSpeed 
0 Lag 112 10.2.20.5 10000000000 
1 Lag 10 10.2.46.52 20000000000 
2 Lag 1 10.2.22.21 3000000000 

df1에서 outSpeed는 사이트 10.2.46.52, 포트 Lag 10 비어 있습니다. df2에서 해당 값을 사용하여 값을 채 웁니다.
는 merge가 Site ID 및 Port에, 다음 함께 새로운 outSpeed에 두 outSpeed 열을 추가, 그렇게하고 불필요한 열을 제거하려면, 다음을

merged = df1.merge(df2, on=["Site ID", "Port"], how="left") 
merged["outSpeed"] = merged.outSpeed_x.add(merged.outSpeed_y, fill_value=0) 
merged.drop(["outSpeed_x","outSpeed_y"], 1) 

    Port  Site ID  outSpeed 
0 1/5/7 10.2.22.274 1.000000e+10 
1 Lag 10 10.2.46.52 2.000000e+10 
2 3/2/10 10.2.46.52 1.000000e+10 
3 1/1/7 10.2.21.3 3.000000e+09 

Answer 2

df1.loc[(df1["Port"]==df2["Port"]) & (df1["outSpeed"].empty), "outSpeed"] = df2.loc[(df1["Port"]==df2["Port"]) & (df1["outSpeed"].empty), "outSpeed"] 

당신은 merge 및 add을 사용할 수 있습니다 사용되는 이름