Pandas 将vlookup应用于数据帧的每个元素

我有两个数据帧，一个是源（src），另一个是目标（dest）

对于dest中的每个值，我想将其替换为src表中的一个值，该表具有与自身相同的索引和列名

e、 g.目前dest表中“2020-06-26”的AJ值为3.5。我想用src表中对应于索引“2020-06-26”和列=3.5的值替换它

我曾考虑使用applymap，但它似乎没有索引的概念

dest.applymap(lambda x: src.loc[x.index][x]).tail()
AttributeError: ("'numpy.float64' object has no attribute 'index'", u'occurred at index AJ')

然后我尝试使用apply，它的工作原理如下：

dest1 = dest.replace(0,np.nan).fillna(1)  # 0 and nan are not in src.columns
df= dest1.apply(lambda x: [src[col].loc[row] for row, col in zip(x.index,x)], axis=0).tail()

关于这一点的2个问题：

有没有更好的解决方案，而不是在apply中进行列表理解

有没有更好的方法来处理dest中不在src.columns（如0和nan）中的值，以便在这种情况下输出为nan

请不要上载图像：请不要上载图像：

dest1 = dest.replace(0,np.nan).fillna(1)  # 0 and nan are not in src.columns
df= dest1.apply(lambda x: [src[col].loc[row] for row, col in zip(x.index,x)], axis=0).tail()