如何根据另一Pandas DataFrame的匹配值条件替换指定列值

解法 #

方法1：映射替换（最高效，推荐） #

利用col1值唯一的特性，先构造df2中col1到col2的映射关系，直接替换df1的col2值：

import pandas as pd
# 构造映射字典并赋值
df1['col2'] = df1['col1'].map(df2.set_index('col1')['col2'])

执行后输出df1即可得到预期结果：

col1 col2
0     1    x
1     2    y
2     3    z

方法2：左连接合并 #

如果df1除了col1、col2外还有其他需要保留的列，也可以通过左连接实现匹配：

# 基于col1做左连接，用df2的col2覆盖原有值
df1 = df1[['col1']].merge(df2, on='col1', how='left')

注意事项 #

如果df1中存在df2没有的col1值，上面两种方法都会将对应col2赋值为NaN，如果需要保留df1原有的col2值，可以修改第一种方法的代码：

df1['col2'] = df1['col1'].map(df2.set_index('col1')['col2']).fillna(df1['col2'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者edn