根据另一个dataframe - Python中列的if语句填充另一个dataframe中的列

的问题，可以使用Pandas库来实现。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建两个dataframe对象，一个是要填充的目标dataframe，另一个是用于条件判断的dataframe。假设目标dataframe为df1，条件判断的dataframe为df2。

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [None, None, None, None, None]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

接下来，我们可以使用if语句和Pandas的条件判断函数来填充目标dataframe中的列。假设我们要根据条件判断，当df2中的列A大于等于3时，将df2中的列B的值填充到df1中的列B。

df1['B'] = df1.apply(lambda row: df2.loc[df2['A'] >= 3, 'B'].values[0] if row['A'] >= 3 else row['B'], axis=1)

在上述代码中，我们使用了apply函数来对df1中的每一行进行操作。lambda函数中的条件判断语句判断了df1中的列A是否大于等于3，如果满足条件，则将df2中满足条件的对应行的列B的值填充到df1中的列B，否则保持原来的值不变。

最后，我们可以打印输出填充后的df1来验证结果：

print(df1)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [None, None, None, None, None]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df1['B'] = df1.apply(lambda row: df2.loc[df2['A'] >= 3, 'B'].values[0] if row['A'] >= 3 else row['B'], axis=1)

print(df1)

这样就可以根据另一个dataframe中的列的if语句填充另一个dataframe中的列了。

关于Pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接：Pandas库介绍