我有一个数据框df1，其中包含日期和其他值，如下所示：
date value1 value2 value3
20100101 1 2 3
20100102 1 2 3
20100103 1 2 3
20100104 1 3 4
20100105 1 3 4
20100106 1 3 5
20100107 1 3 6
然后，我想从另一个数据框
df2更新一些值：date value1
20100102 2
20100104 3
20100105 4
20100106 5
20100107 6
因此，预期结果将是：
date value1 value2 value3
20100101 1 2 3
20100102 2 2 3
20100103 1 2 3
20100104 3 3 4
20100105 4 3 4
20100106 5 3 5
20100107 6 3 6
据我所知，我不能通过左联接来做到这一点，除了在每个日期中进行迭代之外，是否有任何快速简便的方法来实现这一点？
更新：
感谢所有的答案！
我有另一种情况，当
df2与df1具有不同的日期时，例如date value1
20100102 2
20100104 3
20100105 4
20100106 5
20100107 6
20100108 7
在piRSquared的答案中添加
dropna(axis=0, how='any')将解决这种情况。 最佳答案
选项1
d2.set_index('date').combine_first(
d1.set_index('date')).reset_index().astype(d1.dtypes)
date value1 value2 value3
0 20100101 1 2 3
1 20100102 2 2 3
2 20100103 1 2 3
3 20100104 3 3 4
4 20100105 4 3 4
5 20100106 5 3 5
6 20100107 6 3 6
选项2
d1[['date']].merge(d2, 'left').combine_first(d1).astype(d1.dtypes)
date value1 value2 value3
0 20100101 1 2 3
1 20100102 2 2 3
2 20100103 1 2 3
3 20100104 3 3 4
4 20100105 4 3 4
5 20100106 5 3 5
6 20100107 6 3 6
关于python - Pandas :从第二个数据框更新列值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/49685589/