Python DataFrame是Pandas库中提供的一个数据结构,类似于表格或电子表格。根据来自另一个DataFrame的条件更改DataFrame中的行的状态可以通过以下步骤完成:
完整的代码如下:
import pandas as pd
# 创建df1
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
'Status': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
# 创建df2
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 4],
'New_Status': ['X', 'Y']})
# 合并df1和df2
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')
# 填充NaN值
merged_df['Status'].fillna(merged_df['New_Status'], inplace=True)
# 删除新的状态列
merged_df.drop('New_Status', axis=1, inplace=True)
print(merged_df)
以上代码将根据来自df2的条件更改df1中的行的状态。更改后的结果将在控制台输出。
这是一个使用Python DataFrame根据来自另一个DataFrame的条件更改行状态的示例。根据具体的业务需求,你可以根据上述步骤进行修改和扩展。
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