使用具有条件的另一个数据框中的值更新pandas dataframe列

在 Pandas 中，可以使用另一个具有相同索引的数据框中的值来更新 DataFrame 列。可以通过使用 update() 方法来实现这一操作。

update() 方法的语法如下：

DataFrame.update(other, overwrite=True, filter_func=None, errors='ignore')

参数说明：

• other：另一个数据框，用于更新当前 DataFrame。
• overwrite：布尔值，指定是否覆盖当前 DataFrame 中的值，默认为 True。
• filter_func：函数，用于指定更新的条件。
• errors：字符串，指定错误处理方式，默认为 'ignore'，即忽略错误。

下面是一个示例，演示如何使用另一个数据框中的值更新 Pandas DataFrame 列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建另一个具有相同索引的数据框，用于更新 df 列
update_data = {'A': [7, 8, 9]}
update_df = pd.DataFrame(update_data)

# 使用 update() 方法更新 df 列
df.update(update_df)

print(df)

输出结果：

   A  B
0  7  4
1  8  5
2  9  6

在这个示例中，我们创建了一个 DataFrame df，其中包含两列 A 和 B。然后，我们创建了另一个具有相同索引的数据框 update_df，其中只包含一列 A。使用 update() 方法，我们将 update_df 中的值更新到 df 的相应列中，最终得到更新后的 DataFrame。

请注意，这个示例中的代码只是演示如何使用 update() 方法更新 DataFrame 列，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改。