,可以使用 pandas 中的 merge() 函数来实现。
首先,我们需要有两个数据框,一个是包含常用值的数据框,另一个是需要填充的数据框。假设常用值数据框为 df1,需要填充的数据框为 df2。
接下来,我们可以使用 merge() 函数将两个数据框基于一对常用值进行合并。具体步骤如下:
import pandas as pd
# 常用值数据框
df1 = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B', 'C'], 'Value': [1, 2, 3]})
# 需要填充的数据框
df2 = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B', 'C', 'B'], 'Data': ['X', 'Y', 'Z', 'W']})
# 合并数据框
df_merged = pd.merge(df2, df1, on='Key', how='left')
print(df_merged)
输出结果如下:
Key Data Value
0 A X 1
1 B Y 2
2 C Z 3
3 B W 2
在上述代码中,我们将 df1 和 df2 根据 'Key' 列进行合并。合并方式使用了左连接('left'),这意味着结果中会保留 df2 的所有行,并根据 df1 中的常用值进行填充。
最终,我们得到了合并后的数据框 df_merged,其中新增了一列 'Value',它是根据 'Key' 列的匹配结果来自动填充的。
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