如何用DataFrame2/3替换DataFrame1中From_、To_列的索引引用值？

可以通过索引映射实现需求，核心是将DataFrame1中从1开始的索引转换为pandas默认的0起始索引，再匹配对应DataFrame的Name列值。

步骤说明 #

• From_列：将列中数值减1，作为DataFrame3的行索引，提取对应Name值替换原数值，保留NaN
• To_列：将列中数值减1，作为DataFrame2的行索引，提取对应Name值替换原数值，保留None

完整代码实现 #

import pandas as pd

# 构造初始DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    'S': ['x']*11,
    'From_': [None, None, None, 1.0, 1.0, None, None, None, None, None, 1.0],
    'To_': [None, None, None, 2, 5, None, None, None, None, None, None]
})
df2 = pd.DataFrame({
    'A': [None]*5,
    'Name': ['Name1', 'Name2', 'Name3', 'Name4', 'Name5']
})
df3 = pd.DataFrame({
    'A': [None]*4,
    'Name': ['Name6', 'Name7', 'Name9', 'Name10']
})

# 处理From_列：转换索引并映射
df1['From_'] = df1['From_'].apply(
    lambda x: df3.loc[int(x)-1, 'Name'] if pd.notna(x) else x
)

# 处理To_列：转换索引并映射
df1['To_'] = df1['To_'].apply(
    lambda x: df2.loc[int(x)-1, 'Name'] if pd.notna(x) else x
)

print(df1)

输出结果 #

S  From_    To_
0   x    NaN   None
1   x    NaN   None
2   x    NaN   None
3   x  Name6  Name2
4   x  Name6  Name5
5   x    NaN   None
6   x    NaN   None
7   x    NaN   None
8   x    NaN   None
9   x    NaN   None
10  x  Name6    NaN

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rycliff