如何更快地更新基于另一个数据框的pandas数据框列？
在pandas中，可以使用map()函数或者apply()函数来更快地更新基于另一个数据框的列。
- 使用
map()函数：map()函数可以将一个Series对象中的每个元素映射到另一个Series或字典中的对应值。- 首先，将另一个数据框的列转换为字典，其中键是要更新的值，值是更新后的值。
- 然后，使用
map()函数将字典中的值映射到要更新的列上。 - 示例代码：
- 示例代码：
- 这种方法适用于要更新的列与另一个数据框的列之间存在一对一映射关系的情况。
- 使用
apply()函数：apply()函数可以将一个函数应用于Series或DataFrame的每个元素。- 首先，定义一个函数，该函数接受要更新的列的值作为参数，并返回更新后的值。
- 然后，使用
apply()函数将定义的函数应用于要更新的列上。 - 示例代码：
- 示例代码：
- 这种方法适用于要更新的列的值需要根据另一个数据框的列的值进行计算或转换的情况。
以上是两种常用的方法来更快地更新基于另一个数据框的pandas数据框列。根据具体的需求和数据情况，选择合适的方法来提高更新效率。
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