我正在尝试用另一个数据框中的值替换多行 pandas 数据框。
假设我的数据框 df1 中有 10,000 行 customer_id，我想用 df2 中的 3,000 个值替换这些 customer_id。
为了便于说明，让我们生成数据帧(如下)。
假设 df1 中的这 10 行代表 10,000 行，df2 中的 3 行代表 3,000 个值。
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(42)
# Create df1 with unique values
arr1 = np.arange(100,200,10)
np.random.shuffle(arr1)
df1 = pd.DataFrame(data=arr1,
columns=['customer_id'])
# Create df2 for new unique_values
df2 = pd.DataFrame(data = [1800, 1100, 1500],
index = [180, 110, 150], # this is customer_id column on df1
columns = ['customer_id_new'])
我想把180换成1800，把110换成1100，把150换成1500。
我知道我们可以在下面做...
# Replace multiple values
replace_values = {180 : 1800, 110 : 1100, 150 : 1500 }
df1_replaced = df1.replace({'customer_id': replace_values})
如果我只有几行，它工作正常......
但是如果我有数千行需要替换，我怎么能在不输入我想要一次更改的值的情况下执行此操作呢？
编辑:澄清一下，我不需要使用replace。任何可以以最快最有效的方式从 df2 中的值替换 df1 中的那些值的任何东西都是可以的。
请您参考如下方法:
df1['customer_id'] = df1['customer_id'].replace(df2['customer_id_new'])
或者，您可以就地进行。
df1['customer_id'].replace(df2['customer_id_new'], inplace=True)
