Python 向数据帧添加校正列

我有一个从csv文件中读取的熊猫数据框，带有

df=pd.read\u csv（“data.csv”）

：

我还有一个带有更正的数据帧

df_corr=pd.read\u csv（“corrections.csv”）

如果日期和位置匹配，我如何应用这些更正以获得以下内容

date,location,value1,value2
2020-01-01,place1,1,2
2020-01-02,place2,4,8
2020-01-03,place2,4,9

编辑： 我得到了两个很好的答案，决定使用

set\u index（）

。这是我如何做到“非破坏性”的

df=pd.read\u csv（“data.csv”）
df_corr=pd.read_csv（“corr.csv”）
idx=['日期'，'位置']
df_corrected=df.set_索引（idx）.add(
df_corr.set_索引（idx）.重命名(
列={“值”：“值1”}），填充值=0
).astype（int）.reset_index（）

看起来您希望将

日期

和

位置

列上的两个数据帧连接起来。之后，只需添加

value1

和

value

列（最后删除包含更正的列），即可应用更正

#加入日期和位置列。
df_corrected=pd.merge（df，df_corr，on=['date'，'location']，how='left'）
#通过添加列应用更正。
df_corrected.value1=df_corrected.value1+df_corrected.value1
#放下修正栏。
df_已更正。drop（columns='value'，inplace=True）

将日期和位置设置为两个数据帧中的索引，将两者相加并填充

df.set_index(['date','location'], inplace=True)
df1.set_index(['date','location'], inplace=True)
df['value1']=(df['value1']+df1['value']).fillna(df['value1'])

---

这将失败，因为您缺少位置我必须指定merge（how='outer'），否则将删除行，我必须添加

df\u corrected.value1=df\u corrected.value1.fillna（0）.astype（int）

。我明白了，否则是个好消息。所以修正是被修正事物的子集。在这种情况下，我认为您实际上想要做的是一个

左

连接，而不是外部连接。我更新了我的答案。是的，这可能更有意义。在我的例子中，对于不存在的条目，我没有任何更正值，所以我没有注意到。

date,location,value1,value2
2020-01-01,place1,1,2
2020-01-02,place2,4,8
2020-01-03,place2,4,9

df.set_index(['date','location'], inplace=True)
df1.set_index(['date','location'], inplace=True)
df['value1']=(df['value1']+df1['value']).fillna(df['value1'])