使用共享列合并Pandas数据帧，在左侧使用右侧的值填充fillna
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使用共享列合并Pandas数据帧，在左侧使用右侧的值填充fillna
我想将两个数据框合并，并用右侧数据框中的值替换左侧数据框中的nan值。我可以使用以下三行代码来完成，但我想知道是否有更好/更短的方法？
# 示例数据（我的实际数据框大小约为500k行x11列）
df1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [0,1,np.nan, 1], 'e': ['a', 1, 2,'b']})
df2 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3,4], 'b': [np.nan, 1, 0, 1]})
# 合并数据框...
df = df1.merge(df2, on='a', how='left')
# 用右侧数据框填充左侧数据框中'b'列的nan值...
df['b'] = df['b_x'].fillna(df['b_y'])
# 删除不再需要的列
df = df.drop(['b_x', 'b_y'], axis=1)
2023年更新
对于非nan但相似的更新
df1 = df1.set_index('a')
df2 = df2.set_index('a')
df1.update(df2)
df1.reset_index(inplace=True)