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使用python参考另一个数据框中的有效国家代码列来更新数据框中农村列中的空值

在Python中，可以使用pandas库来处理数据框（DataFrame）的操作。要根据另一个数据框中的有效国家代码列来更新数据框中农村列中的空值，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建两个数据框，一个是要更新的数据框（df），另一个是参考的数据框（ref_df）：

df = pd.DataFrame({'国家代码': ['CN', 'US', 'JP', 'IN', 'BR'],
                   '农村': [100, None, 200, None, 300]})

ref_df = pd.DataFrame({'国家代码': ['CN', 'US', 'JP', 'IN', 'BR'],
                       '有效国家代码': ['China', 'United States', 'Japan', 'India', 'Brazil']})

使用merge函数将两个数据框按照国家代码列进行合并：

merged_df = pd.merge(df, ref_df, on='国家代码', how='left')

使用fillna函数将农村列中的空值根据有效国家代码列进行填充：

merged_df['农村'] = merged_df['农村'].fillna(merged_df['有效国家代码'])

最后，可以选择保留需要的列，并且去除重复的行：

final_df = merged_df[['国家代码', '农村']].drop_duplicates()

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'国家代码': ['CN', 'US', 'JP', 'IN', 'BR'],
                   '农村': [100, None, 200, None, 300]})

ref_df = pd.DataFrame({'国家代码': ['CN', 'US', 'JP', 'IN', 'BR'],
                       '有效国家代码': ['China', 'United States', 'Japan', 'India', 'Brazil']})

merged_df = pd.merge(df, ref_df, on='国家代码', how='left')
merged_df['农村'] = merged_df['农村'].fillna(merged_df['有效国家代码'])
final_df = merged_df[['国家代码', '农村']].drop_duplicates()

这样，final_df就是更新后的数据框，其中农村列中的空值已经根据有效国家代码列进行了填充。

请注意，以上代码示例中没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为根据问题描述，不要求提及特定的云计算品牌商。

相关搜索:通过使用python匹配国家名称的子字符串来更新数据框中country name列中的空值使用R中的另一个数据框列更新数据框列中的几个值在Python中，使用其他数据框中的列值替换列中的值使用列数据框中的值查找列索引如何根据列在另一个数据框中的存在更新数据框中列的值如何使用数据框中的其他列聚合pandas数据框中的列如何使用旧数据框中的信息预测新Python数据框中的列值如何根据Python中另一个数据框的值更新数据框中某列的值？如何更新Spark中的数据框列如何使用另一个数据框中的列值来重命名R中的数据框？根据其他数据框的列中的值为数据框的列赋值 Pandas:如何使用其他数据框的列替换数据框中的值使用Python更改同一数据框中相邻列中的值的列值使用数据框的列值来索引多索引数据框的行数据框列中的计算根据数据框中包含的字符类型来联合数据框中的列根据Pandas中的列值选择数据框列 Python -基于其他数据框列中满足的条件填充PANDAS数据框列如何提取pandas数据框列中的数据框根据列值选择行时，行为空，但数据框中的列值可用

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