以下是一个示例代码，演示如何比较两个表之间的数据，并更新另一行中的值。

import pandas as pd

# 创建第一个表（源表）
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                    'Value1': [10, 20, 30, 40]})

# 创建第二个表（目标表）
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3],
                    'Value2': [200, 300]})

# 使用merge函数将两个表合并，根据ID列进行匹配
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')

# 更新目标表中的Value1列的值
merged_df['Value1'] = merged_df.apply(lambda row: row['Value2'] if pd.notnull(row['Value2']) else row['Value1'], axis=1)

# 删除Value2列
merged_df = merged_df.drop('Value2', axis=1)

# 输出更新后的结果
print(merged_df)

输出结果为：

   ID  Value1
0   1      10
1   2     200
2   3     300
3   4      40

在示例代码中，我们首先创建了两个表df1和df2，然后使用merge函数将它们合并成一个新的表merged_df。我们使用left join方式，以df1为基准表，根据ID列进行匹配。合并后的表中，Value2列保存了与df1中对应行的Value1列的值。

然后，我们使用apply函数和lambda函数来更新Value1列的值。如果Value2列的值不为空（即存在匹配的行），则将Value2的值赋给Value1；否则，保持原来的Value1值不变。

最后，我们使用drop函数删除Value2列，得到最终的结果。