Панды: заменить значения одного фрейма данных значениями другого фрейма данных на основе индекса и столбца

Question

Я хочу объединить / объединить / заменить два фрейма данных на индекс.

df1 = pd.DataFrame(index=range(5),columns=range(5))
df1 = df1.fillna(0)

df1
    0   1   2   3   4
0   0   0   0   0   0
1   0   0   0   0   0
2   0   0   0   0   0
3   0   0   0   0   0
4   0   0   0   0   0


d = {'2': [1,0,2,0,3], '4': [0,3,0,4,0]}
df2 = pd.DataFrame(data=d)
df2 = df2.iloc[[2,3],:]
df2
    2   4
2   2   0
3   0   4

Это то, что я пробовал, и это показывает ниже.

pd.concat([df1, df2], axis=1, join_axes=[df1.index])

    0   1   2   3   4   2   4
0   0   0   0   0   0   NaN NaN
1   0   0   0   0   0   NaN NaN
2   0   0   0   0   0   2.0 0.0
3   0   0   0   0   0   0.0 4.0
4   0   0   0   0   0   NaN NaN

Я ожидаю, что объединенный фрейм данных будет таким.

    0   1   2   3   4   
0   0   0   0   0   0   
1   0   0   0   0   0   
2   0   0   2.0 0   0   
3   0   0   0   0   4.0 
4   0   0   0   0   0

Answer 1

Используя update обратите внимание на все методы, вам нужно сделать так, чтобы индекс и столбцы dtype были одинаковыми, поэтому я сначала конвертирую их в int, так как при создании df2 столбцы имеют тип str

df2.columns=df2.columns.astype(int)
df1.update(df2)
df1
Out[961]: 
   0  1    2  3    4
0  0  0  0.0  0  0.0
1  0  0  0.0  0  0.0
2  0  0  2.0  0  0.0
3  0  0  0.0  0  4.0
4  0  0  0.0  0  0.0

Или reindex_like

df2=df2.reindex_like(df1).fillna(0)
df2
Out[964]: 
     0    1    2    3    4
0  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0
2  0.0  0.0  2.0  0.0  0.0
3  0.0  0.0  0.0  0.0  4.0
4  0.0  0.0  0.0  0.0  0.0