在pandas、Jupyter Notebook和Python环境下,如果你想覆盖另一个表中的两列,可以使用以下方法:
import pandas as pd
# 读取表A和表B为DataFrame对象
df_a = pd.read_csv('表A.csv')
df_b = pd.read_csv('表B.csv')
# 重命名列名,使其一致
df_a = df_a.rename(columns={'旧列名A': '新列名'})
df_b = df_b.rename(columns={'旧列名B': '新列名'})
# 按照共同的列进行合并
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, on='共同列名')
# 将表B中的两列赋值给表A中的对应列
df_a = df_a.assign(列名1=df_b['列名1'], 列名2=df_b['列名2'])
# 保存修改后的表A到文件中
df_a.to_csv('修改后的表A.csv', index=False)
这样,你就成功地覆盖了表A中的两列。请注意,以上代码仅为示例,具体的列名、文件名和操作方式需要根据实际情况进行调整。
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