Python从df2查找并替换df1值

我有两个数据帧

df

df2

df

column

FOUR

与

df2

column

LOOKUP COL

我需要将

df

column

FOUR

与

df2

column

LOOKUP COL

匹配，并将

df

column

FOUR

替换为

df2

column

中的相应值返回此

生成的数据帧可以覆盖

df

，但我将其列为

result

注意：索引在每个数据帧上都不匹配

df = pd.DataFrame([['a', 'b', 'c', 'd'], 
              ['e', 'f', 'g', 'h'],
              ['j', 'k', 'l', 'm'],
              ['x', 'y', 'z', 'w']])

df.columns = ['ONE', 'TWO', 'THREE', 'FOUR']

      ONE  TWO THREE FOUR
   0    a   b   c   d
   1    e   f   g   h
   2    j   k   l   m
   3    x   y   z   w 

df2 = pd.DataFrame([['a', 'b', 'd', '1'], 
              ['e', 'f', 'h', '2'],
              ['j', 'k', 'm', '3'],
              ['x', 'y', 'w', '4']])

df2.columns = ['X1', 'Y2', 'LOOKUP COL', 'RETURN THIS']

    X1  Y2  LOOKUP COL  RETURN THIS
 0  a   b      d              1
 1  e   f      h              2
 2  j   k      m              3
 3  x   y      w              4

结果DF

   ONE  TWO THREE  FOUR
0   a   b     c     1
1   e   f     g     2
2   j   k     l     3
3   x   y     z     4

应该足够做这个把戏吗？可能有一种更为自然的方式来做这件事

基本上，列表理解-我们在遍历df['Four']列表中的

i时，使用查找列生成一个新的
df2['returnthis']
值数组

应该足够做这个把戏吗？可能有一种更为自然的方式来做这件事

基本上，列表理解-我们在遍历df['Four']

列表中的

i时，使用查找列生成一个新的
df2['RETURN THIS']
值数组。
您可以使用Series.map。您需要创建一个字典或一个系列以在地图中使用。一个系列在这里更有意义，但索引应该是
LOOKUP COL
：

df['FOUR'] = df['FOUR'].map(df2.set_index('LOOKUP COL')['RETURN THIS'])

df
Out: 
  ONE TWO THREE FOUR
0   a   b     c    1
1   e   f     g    2
2   j   k     l    3
3   x   y     z    4

您可以使用Series.map。您需要创建一个字典或一个系列以在地图中使用。一个系列在这里更有意义，但索引应该是
LOOKUP COL
：

df['FOUR'] = df['FOUR'].map(df2.set_index('LOOKUP COL')['RETURN THIS'])

df
Out: 
  ONE TWO THREE FOUR
0   a   b     c    1
1   e   f     g    2
2   j   k     l    3
3   x   y     z    4

请不要张贴图片。（见）更新了。。。不知道此规则请不要发布图像。（见）更新了。。。我不知道这条规则