Python DataFrame:根据来自另一个df的条件更改df中的行的状态？

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：

1. 导入Pandas库并创建两个DataFrame对象，假设它们分别为df1和df2。
2. 导入Pandas库并创建两个DataFrame对象，假设它们分别为df1和df2。
3. 使用merge()方法将df1和df2根据ID列进行合并，生成一个新的DataFrame。
4. 使用merge()方法将df1和df2根据ID列进行合并，生成一个新的DataFrame。
5. 这将根据ID列在df1和df2之间进行匹配，并将新的状态列(New_Status)添加到merged_df中。合并方式使用左连接(how='left')，确保所有df1的行都包含在结果中。
6. 使用fillna()方法填充NaN值，将新的状态列(New_Status)的值填充到原始状态列(Status)中。
7. 使用fillna()方法填充NaN值，将新的状态列(New_Status)的值填充到原始状态列(Status)中。
8. 这将使用新的状态列(New_Status)中的值填充原始状态列(Status)中的NaN值。
9. 删除新的状态列(New_Status)。
10. 删除新的状态列(New_Status)。
11. 这将删除新的状态列(New_Status)，使DataFrame恢复到最初的状态。

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。