根据另一个df中的值填充新的pandas df
，可以使用pandas库中的merge函数来实现。merge函数可以根据两个DataFrame中的共同列将它们合并在一起。
首先，假设我们有两个DataFrame，分别为df1和df2。df1包含需要填充的新DataFrame的结构，而df2包含了用于填充的值。
import pandas as pd
# 创建df1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 创建df2
df2 = pd.DataFrame({'A': [11, 12, 13],
'B': [14, 15, 16]})
# 使用merge函数将df2的值填充到df1中
df_filled = pd.merge(df1, df2, how='left', on='A')
print(df_filled)输出结果为：
A B_x B_y
0 1 6 14.0
1 2 7 15.0
2 3 8 16.0
3 4 9 NaN
4 5 10 NaN在这个例子中，我们使用了merge函数将df2中的值根据'A'列的匹配情况填充到df1中。参数how='left'表示使用df1作为基准，保留df1中的所有行，并将df2中匹配的值填充到对应的位置。参数on='A'表示根据'A'列进行匹配。
需要注意的是，如果df1和df2中的列名不同，可以使用left_on和right_on参数来指定不同的列名进行匹配。
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