Python 3.x 如何基于其他dataframe列替换pandas列值

我有两个数据框，如下所示

df1：-

和第二数据帧：-

 col1  col2 
  aa    b
  cc    e
  bb    d

我想把dataframe1的col3的值改为“cc”。如下图所示。基于第二个数据帧列col1和col2

 col1   col2 col3 
   aa      b   cc
   aa      d   c
   bb      d   cc
   bb      b   g
   cc      e   cc
   dd      g   c

简言之，我想将第二个数据帧columnscol1，col2映射为columnscol1，col2的第一个数据帧，并更改第一个数据帧中与其匹配的columncol3。

将左连接和指示符参数用于帮助器列，将for==与中的两个和最后一个设置值进行比较：

与辅助列的左连接和指示器参数一起使用，将for==与中的两个和最后一个设置值进行比较：

在为数据帧df2上的“col3”赋值后，可以使用pd.concat并删除_副本：

df = pd.concat([df2.assign(col3='cc'), df1]).drop_duplicates(['col1','col2']).reset_index(drop=True)
df

输出：

  col1 col2 col3
0   aa    b   cc
1   cc    e   cc
2   bb    d   cc
3   aa    d    c
4   bb    b    g
5   dd    g    c

在为数据帧df2上的“col3”赋值后，可以使用pd.concat并删除_副本：

df = pd.concat([df2.assign(col3='cc'), df1]).drop_duplicates(['col1','col2']).reset_index(drop=True)
df

输出：

  col1 col2 col3
0   aa    b   cc
1   cc    e   cc
2   bb    d   cc
3   aa    d    c
4   bb    b    g
5   dd    g    c

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你能解释一下df1.loc[m，'col3']是如何工作的吗？@vishwajeetman-当然，有人用过这个。你能解释一下df1.loc[m，'col3']是如何工作的吗？@vishwajeetman-当然，有人用过这个