根据dataframe中另一列的值为列表中的dataframe列赋值

是一种常见的数据处理操作，可以通过以下步骤实现：

首先，需要导入相关的库和模块，如pandas库。
读取数据并创建dataframe对象。可以使用pandas的read_csv()函数或其他适合的函数来读取数据文件。
确定要根据的参考列和要赋值的目标列。参考列是用来匹配的列，目标列是要根据参考列的值进行赋值的列。
创建一个字典或列表，其中键是参考列的值，值是要赋值的目标列的值。
使用dataframe的apply()函数结合lambda表达式来实现根据参考列的值为目标列赋值的操作。lambda表达式可以根据参考列的值从字典或列表中获取对应的值，并将其赋给目标列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据并创建dataframe对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 确定参考列和目标列
reference_column = '参考列'
target_column = '目标列'

# 创建字典或列表，用于存储参考列和目标列的对应关系
value_mapping = {
    '参考值1': '目标值1',
    '参考值2': '目标值2',
    '参考值3': '目标值3'
}

# 使用apply函数和lambda表达式进行赋值操作
df[target_column] = df[reference_column].apply(lambda x: value_mapping[x])

# 打印结果
print(df)

在这个示例中，我们假设参考列的名称为"参考列"，目标列的名称为"目标列"。我们创建了一个字典value_mapping，其中包含了参考列值和目标列值的对应关系。然后，使用apply函数和lambda表达式，根据参考列的值从字典中获取对应的目标列值，并将其赋给目标列。最后，打印出更新后的dataframe。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体的数据和需求进行相应的修改和调整。