我有兩個如下資料框，
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({1: np.zeros(5), 2: np.zeros(5)}, index=['a','b','c','d','e'])
和
df2 = pd.DataFrame({'category': [1,1,2,2], 'value':[85,46, 39, 22]}, index=[0, 1, 3, 4])
需要在第value一個資料幀中分配第二個資料幀，以便保持索引和列的關系。第二個資料框索引iloc基于并具有category實際上包含第一個資料框的列名的列。value要分配的值。
以下是我的預期輸出解決方案，
for _category in df2['category'].unique():
df1.loc[df1.iloc[df2[df2['category'] == _category].index.tolist()].index, _category] = df2[df2['category'] == _category]['value'].values
如果沒有 for 回圈，是否有一種 Pythonic 方式？
uj5u.com熱心網友回復：
一種選擇是pivot和update：
df3 = df1.reset_index()
df3.update(df2.pivot(columns='category', values='value'))
df3 = df3.set_index('index').rename_axis(None)
或者，重新索引 df2（分兩步，數字和標簽），并combine_first使用 df1：
df3 = (df2
.pivot(columns='category', values='value')
.reindex(range(max(df2.index) 1))
.set_axis(df1.index)
.combine_first(df1)
)
輸出：
1 2
a 85.0 0.0
b 46.0 0.0
c 0.0 0.0
d 0.0 39.0
e 0.0 22.0
uj5u.com熱心網友回復：
df1這是用 NaN替換 0 的一種方法；使用以下命令pivot填充df2和填充 NaN ：df1df2
out = (df1.replace(0, pd.NA).reset_index()
.fillna(df2.pivot(columns='category', values='value'))
.set_index('index').rename_axis(None).fillna(0))
輸出：
1 2
a 85.0 0.0
b 46.0 0.0
c 0.0 0.0
d 0.0 39.0
e 0.0 22.0
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