根据条件设置来自另一个数据框的dataframe列的值

，可以通过使用pandas库中的DataFrame的条件判断和索引操作来实现。

首先，我们需要导入pandas库并创建两个数据框df1和df2，示例如下：

import pandas as pd

# 创建df1数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 创建df2数据框
df2 = pd.DataFrame({'C': [11, 12, 13, 14, 15],
                    'D': [16, 17, 18, 19, 20]})

接下来，我们可以使用条件判断和索引操作来设置df1中的列值。假设我们要根据df1中列A的值是否大于3来设置df1中列B的值为df2中对应位置的列C的值，可以使用以下代码实现：

# 设置df1中列B的值
df1.loc[df1['A'] > 3, 'B'] = df2.loc[df1['A'] > 3, 'C'].values

上述代码中，df1['A'] > 3是一个条件判断，返回一个布尔型的Series，用于筛选出满足条件的行。df1.loc[df1['A'] > 3, 'B']表示对满足条件的行的列B进行操作。df2.loc[df1['A'] > 3, 'C']表示根据条件从df2中筛选出对应位置的列C的值。

最后，使用.values将Series转换为数组，然后将df2中的列C的值赋给df1中满足条件的列B。

这样，根据条件设置来自另一个数据框的dataframe列的值就完成了。

注意：以上示例中的代码是基于pandas库进行操作的，如果需要使用腾讯云相关产品进行数据处理和分析，可以参考腾讯云提供的云原生数据库TDSQL、云数据库TencentDB等产品。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。