Pandas -有没有更好的方法用另一个dataframe列更新列

在Pandas中，有几种方法可以使用另一个DataFrame的列来更新列。下面是两种常用的方法：

1. 使用map()函数：map()函数用于根据字典、Series或DataFrame的某一列创建新列。可以将另一个DataFrame的列作为字典传递给map()函数，并将其应用于要更新的列。示例如下：

df1['列名'] = df1['列名'].map(df2.set_index('列名')['要更新的列'])

其中，df1是要更新的DataFrame，df2是包含要更新列的另一个DataFrame，'列名'是要更新的列的名称。

1. 使用merge()函数：merge()函数用于按照指定的列将两个DataFrame进行合并。可以将两个DataFrame按照某一列进行合并，然后将合并后的结果更新到要更新的列。示例如下：

merged_df = df1.merge(df2[['列名', '要更新的列']], on='列名', how='left')
df1['列名'] = merged_df['要更新的列']

其中，df1是要更新的DataFrame，df2是包含要更新列的另一个DataFrame，'列名'是要更新的列的名称。

以上方法都可以实现使用另一个DataFrame的列来更新列。具体选择哪种方法取决于数据结构和需求。

Pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/