可以使用pandas的merge和loc函数来解决这个问题。具体步骤如下:
1.使用merge函数,将两个数据框按照共同的列进行合并,生成新的数据框。
2.使用loc函数选择需要替换的部分数据,将其替换为新数据框中对应的数据。
代码示例:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'group': ['A', 'B'], 'value': [5, 6]})
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='group', how='left')
df_merge.loc[df_merge['group'] == 'A', 'value_x'] = df_merge.loc[df_merge['group'] == 'A', 'value_y']
df_final = df_merge.drop('value_y', axis=1).rename(columns={'value_x': 'value'})
print(df_final)
#输出结果: group value 0 A 5 1 A 5 2 B 6 3 B 6
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