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:
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。
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/
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