python：将特定索引处的行从一个数据帧插入到另一个数据帧

Question

我有两个数据框如下：df1:    A   B   C   D   E0   8   6   4   9   71   2   6   3   8   52   0   7   6   5   8df2:    M   N   O   P   Q   R   S   T0   1   2   31   4   5   62   7   8   93   8   6   54   5   4   3我从中取出了一部分数据df1如下：>data_1 = df1.loc[0:1]>data_1    A   B   C   D   E0   8   6   4   9   71   2   6   3   8   5现在我需要将它插入data_1到（行，列）df2的特定位置。Index(0,P)有什么办法吗？我不想打扰df2.我可以提取每个单元格的单独值并执行此操作，但由于我必须对大型数据集执行此操作，因此不可能按单元格进行。单元格方法：>var1 = df1.iat[0,1]>var2 = df1.iat[0,0]>df2.at[0, 'P'] = var1>df2.at[0, 'Q'] = var2

Answer 1

如果指定所有列，则可以按如下方式进行：

df2.loc[0:1, ['P', 'Q', 'R', 'S', 'T']] = df1.loc[0:1].values

结果数据框：

    M   N   O     P    Q    R    S    T

0   1   2   3   8.0  6.0  4.0  9.0  7.0

1   4   5   6   2.0  6.0  3.0  8.0  5.0

2   7   8   9

3   8   6   5

4   5   4   3

Answer 2

您可以将匹配的列和索引名称重命名为 second DataFrame，因此可能DataFrame.update用于 tuple 指定的正确方式pos：

data_1 = df1.loc[0:1]

print (data_1)

   A  B  C  D  E

0  8  6  4  9  7

1  2  6  3  8  5

pos = (2, 'P')

data_1 = data_1.rename(columns=dict(zip(data_1.columns, df2.loc[:, pos[1]:].columns)),

                       index=dict(zip(data_1.index, df2.loc[pos[0]:].index)))

print (data_1)

   P  Q  R  S  T

2  8  6  4  9  7

3  2  6  3  8  5

df2.update(data_1)

print (df2)

   M  N  O    P    Q    R    S    T

0  1  2  3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

1  4  5  6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

2  7  8  9  8.0  6.0  4.0  9.0  7.0

3  8  6  5  2.0  6.0  3.0  8.0  5.0

4  5  4  3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

工作rename原理 - 想法是选择指定列之后的所有列和所有索引值，索引名称按loc然后按列名称压缩data_1并转换为字典。data_1所以最后用下一列、索引值替换 bot、索引和列名称。