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如何在一个数据框中根据另一个数据框的多个条件赋值

在一个数据框中根据另一个数据框的多个条件赋值,可以通过使用merge函数和条件筛选来实现。

首先,使用merge函数将两个数据框按照共同的列进行合并。假设我们有两个数据框df1和df2,它们都有一个共同的列"ID",我们要根据df2中的条件给df1中的某一列赋值。

代码语言:txt
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merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')

接下来,我们可以使用条件筛选来选择满足特定条件的行,并给相应的列赋值。假设我们要根据df2中的"Condition1"和"Condition2"两列的值,在df1中的"Value"列中赋值。

代码语言:txt
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merged_df.loc[(merged_df['Condition1'] == 'A') & (merged_df['Condition2'] == 'B'), 'Value'] = 'New Value'

上述代码中,我们使用了.loc函数来选择满足条件的行,并使用列名来指定要赋值的列。

最后,我们可以通过筛选出已赋值的行来查看结果。

代码语言:txt
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assigned_rows = merged_df.loc[merged_df['Value'] == 'New Value']

这样,我们就可以在一个数据框中根据另一个数据框的多个条件赋值了。

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