Python 从另一个数据帧填充数据帧的列

我试图根据条件从另一个数据帧填充数据帧的一列。假设我的第一个数据帧是df1，第二个名为df2

# df1 is described as bellow :
+------+------+
| Col1 | Col2 |
+------+------+
|   A  |  1   |
|   B  |  2   |
|   C  |  3   |
|   A  |  1   |
+------+------+

及

Col1的每个不同值都有一个id号（在Col2中），因此我想要填充df2.Col2中的NaN值，其中df2.Col1==df1.Col1。 因此，我的第二个数据帧将如下所示：

# df2 :
+------+------+
| Col1 | Col2 |
+------+------+
|   A  |  1   |
|   B  |  2   |
|   D  |  NaN |
+------+------+

我使用的是Python 2.7，与和一起使用：

如果需要，仅在

id

列中检查复制：

df = df2.set_index('Col1').combine_first(df1.drop_duplicates().set_index('Col1')).reset_index()

---

下面是一个使用过滤器

df1.Col1==df2.Col1

df2['Col2'] = df1[df1.Col1 == df2.Col1]['Col2']

最好使用

loc

（但从我的观点来看，不太清楚）

---

看看numpy.where。我已经尝试过这个解决方案，但il返回：ValueError:只能比较标签相同的Series objectsok，在第1列中有两个a。使用

df1。首先删除重复项（inplace=True）

。请注意，如果您有两行不同的行，如“a1”和“a2”，则删除重复项不会删除其中一行，而且您仍然会遇到ValueError，这是一个好主意，因为它不知道要使用哪一行。

df = df2.set_index('Col1').combine_first(df1.drop_duplicates().set_index('Col1')).reset_index()

df2['Col2'] = df1[df1.Col1 == df2.Col1]['Col2']

df2['Col2'] = df1.loc[df1.Col1 == df2.Col2, 'Col2']