替换列并扩展 DataFrame 中的索引

Question

我有 DataFrame x，我想用系列y替换一列x = DataFrame([[1,2],[3,4]], columns=['C1','C2'], index=['a','b'])   C1  C2a   1   2b   3   4y = Series([5,6,7], index=['a','b','c'])a    5b    6c    7简单替换工作正常，但保留 DataFrame 的原始索引x['C1'] = y   C1  C2a   5   2b   6   4我需要有x和y的 indeces 的联合。一种解决方案是在更换之前重新索引x = x.reindex(x.index.union(y.index), copy=False)x['C1'] = y   C1   C2a   5  2.0b   6  4.0c   7  NaN有没有更简单的方法？

Answer 1

类似于您的解决方案，但更简洁，您使用reindex，然后assign：

res = x.reindex(x.index | y.index).assign(C1=y)

print(res)

   C1   C2

a   5  2.0

b   6  4.0

c   7  NaN

Answer 2

你的猫尝试使用 join：

pd.DataFrame(y,columns=['C1']).join(x[['C2']])

输出：

   C1  C2

a   5  2.0

b   6  4.0

c   7  NaN