Python 困惑于如何根据条件从一个数据帧替换另一个数据帧中的值

嗨，伙计们，我下面有两个数据框，不知道什么是实现这一点的最佳方法

input_df.columns
索引（['Username'，'Full Name'，'Email'，'Department'，]，dtype='object'）
比较所有列
索引（['Email'，'Department'，'Username']，dtype='object'）

如果电子邮件匹配，我要做的是替换

输入中的department值

因此，如果电子邮件在
input_df
和
compare_df
中匹配，则将
input_df
中的部门值替换为
compare_df

不确定如何迭代每一行并比较这一行使用+：

input_-df.merge（比较_-df[['Department'，'Email']]，on='Department'，how='left'，后缀=（''x'，''）.reidex（列=input_-df.columns）
？似乎不起作用。但新编辑我需要验证电子邮件和用户名。一些电子邮件是空白的，将填补空白
AttributeError:“tuple”对象没有属性“reindex”
很抱歉，它的
reindex
和没有在电话上键入reidrex。：）相同
AttributeError回溯（最近一次调用最后一次）在---->1 input_df.merge中（比较_df[['Department'，'Email']]，on='Department'，how='left'，后缀=（''ux'，''）.reindex（columns=input_df.columns））AttributeError:“tuple”对象没有属性“reindex”
hmm我们可以对电子邮件和用户名进行双重匹配吗？现在有人没有电子邮件，很多事情都是这样。但是这太接近了，谢谢你。如果是这样的话，你可能需要使用@anky_91建议的合并，你能展示一下你的数据帧和预期的示例吗d输出？如果无法验证解决方案，则很难编写代码，非常感谢。欢迎您的帮助！：）
input_df['Department']=( input_df['Email'].map(compare_df.set_index('Email')['Department']) 
                                          .fillna(input_df['Department']) )