Python 熊猫：将小数据帧合并为大数据帧，用小数据帧覆盖

我正在尝试做一些我认为应该是一行的事情，但我正在努力使它正确

我有一个大数据框，我们称之为

lg

，还有一个小数据框，我们称之为

sm

。每个数据帧都有一个

开始

和一个

结束

列，以及多个其他列，所有这些列在两个数据帧之间都是相同的（为简单起见，我们将所有这些列都称为

类型

）。有时，

sm

将具有与

lg

相同的

start

和

end

，如果是这种情况，我希望

sm

的

类型

覆盖

lg

的

类型

以下是设置：

lg = pd.DataFrame({'start':[1,2,3,4], 'end':[5,6,7,8], 'type':['a','b','c','d']})
sm = pd.DataFrame({'start':[9,2,3], 'end':[10,6,11], 'type':['e','f','g']})

…请注意，唯一匹配的

['start'，'end']

组合是

['2'，'6']

我的期望输出：

   start  end type
0      1    5    a
1      2    6    f    # where sm['type'] overwrites lg['type'] because of matching ['start','end']
2      3    7    c
3      3   11    g    # where there is no overwrite because 'end' does not match
4      4    8    d
5      9   10    e    # where this row is added from sm

---

我尝试了多个版本的

.merge（）

，

merge\u ordered（）

，但都没有用。实际上，我让它与

merge\u ordered（）

和

drop\u duplicates（）

一起工作，结果发现它只是删除了字母表中较早的重复项，不是因为它来自

sm

您可以尝试将

开始

和

结束

列设置为索引，然后首先使用

合并

：

sm.set_index(['start', 'end']).combine_first(lg.set_index(['start', 'end'])).reset_index()

---

我知道我错过了一些简单的东西。非常感谢。