update()方法

在Pandas中，update()方法用于將一個DataFrame或Series對象中的值更新為另一個DataFrame或Series對象中的對應(yīng)值。

這個方法可以用來在原地更新數(shù)據(jù)，而不需要創(chuàng)建一個新的對象。

update()方法有幾個參數(shù)，其中最重要的是other參數(shù)，它指定了用來更新當(dāng)前對象的另一個DataFrame或Series對象。

當(dāng)調(diào)用update()方法時，它會將other對象中的值替換當(dāng)前對象中相應(yīng)位置的值。

下面是update()方法的基本語法：

 DataFrame.update(other, overwrite=True, filter_func=None, errors='raise')

• other：要用來更新當(dāng)前對象的另一個DataFrame或Series對象。
• overwrite：一個布爾值，指定是否要覆蓋當(dāng)前對象中的值。默認(rèn)為True，表示用other對象中的值完全替換當(dāng)前對象中的值；如果設(shè)置為False，則只會替換NaN值。
• filter_func：一個可調(diào)用對象，用于篩選要更新的值。只有返回True的值才會被更新。
• errors：指定處理錯誤的方式。默認(rèn)為’raise’，表示如果更新過程中出現(xiàn)錯誤，將引發(fā)異常；如果設(shè)置為’ignore’，則會忽略錯誤并繼續(xù)執(zhí)行。

需要注意的是，update()方法會就地修改當(dāng)前對象，而不會返回一個新的對象。這與許多Pandas方法的行為不同，因為它們通常會返回一個新的對象。因此在使用update()方法之前，請確保對數(shù)據(jù)進(jìn)行了適當(dāng)?shù)膫浞莼蛘叽_保沒有破壞原始數(shù)據(jù)的需求。

讓我們從需要更新開始，我們的數(shù)據(jù)如下：

我們想要將下面的數(shù)據(jù)匹配到原始數(shù)據(jù)上：

如果直接使用，看看結(jié)果是什么：

 df.update(df1)
 df

所有單元格都將被替換，除非我們的新DF有空，update()方法內(nèi)聯(lián)地改變了原始的數(shù)據(jù)，而不是創(chuàng)建副本。

overwrite參數(shù)

除了空值所有單元格都被替換了，這時因為.update()只是假設(shè)新數(shù)據(jù)更相關(guān)。如果只想替換缺失的值，請可以設(shè)置參數(shù)’ overwrite = False ’

 df.update(df1,overwrite=False)
 df

filter_func參數(shù)

也可以通過使用’ filter_func '參數(shù)來更新除null以外的單元格。例如只替換偶數(shù)的值。

 df.update(df1,filter_func=lambda x : x%2==0)
 df

可以看到只更新了符合判斷條件的值。update()方法可以方便的將一個DataFrame或Series對象中的值更新為另一個DataFrame或Series對象中的對應(yīng)值，但是我們卻很少用到它。所以在處理缺失或者過期數(shù)據(jù)更新時，pandas中的update方法是一個很有用的工具。但是需要注意的是，在使用update()方法之前，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行了適當(dāng)?shù)膫浞莼蛘叽_保沒有破壞原始數(shù)據(jù)的需求，因為他會直接修改我們的DF。

到此這篇關(guān)于關(guān)于pandas中的.update()方法解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas的.update()方法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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