Python 3.x 如何用另一个数据帧替换一个数据帧？

我传入一个数据帧，用于执行各种其他数据清理过程。这样做时，如果没有另一个数据帧，我无法完成其中一个过程

data= {'ID':[1,2], '2020-11-01' :[10,15], '2020-11-02':[43,35]}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(data)
df1.head()


    ID  2020-11-01  2020-11-02
0   1   10  43
1   2   15  35

我需要将这些日期转换为这样使用的行

df2 = df1.melt(id_vars = ["ID"], var_name = "ReportDate", value_name= "Units")
df2.head()

    ID  ReportDate  Units
0   1   2020-11-01  10
1   2   2020-11-01  15
2   1   2020-11-02  43
3   2   2020-11-02  35

现在我需要删除df1中的所有内容，并需要捕获df2到df1的详细信息

我尝试从df1中删除所有列（使用inplace=True），然后执行以下操作

df1["ID"] = df2["ID"]
df1["ReportDate"] = df2["ReportDate"]
df1["Units] = df2[Units]
df1.head()

    ID  ReportDate  Units
0   1   2020-11-01  10
1   2   2020-11-01  15

但由于df1的上一个形状是2x3，所以我只得到了2行

我需要我的输出看起来像

df1.head()

    ID  ReportDate  Units
0   1   2020-11-01  10
1   2   2020-11-01  15
2   1   2020-11-02  43
3   2   2020-11-02  35

---

如何让df1拥有df2的所有内容？

我知道目标是将

df2

的内容分配给

df1

，同时确保

id（df1）

不会通过此操作发生变化。这似乎可以做到，但可能不是最优雅的方式。与您尝试的主要区别在于删除索引和列

df1.drop(df1.columns, axis=1, inplace=True)
df1.drop(df1.index,  inplace=True)
df1[df2.columns] = df2[df2.columns]
df1.head()

也许更好的设计是让函数

处理数据

，可以这样使用

df1 = process_data(df1)

---

然后可以在函数内部更改df1，但当从函数返回时，它被分配给同一个变量

最终的df1应该是什么样子？请在显示早期阶段时显示为调用了

f1.head（）

。为什么

df1=df2

不能满足您的要求？或者

import copy df1=copy.deepcopy（df2）

@noah我已经用head更新了我的结果，以及我的结果应该是什么样子like@piterbarg因为这不会更新现有的df1，它会创建一个新的dataframe对象，我无法传递我的类。我只使用inplace=true对一个数据帧进行所有更改，我还没有完成复制部分，让我试试看。这里是一个相关的讨论谢谢，我不知道我也可以删除索引，谢谢。我将尝试在现有设计中加入功能。