df1有列match,E2,E3.df2也有列match,E2,E3,将df1df2按照match匹配的E2E3值赋予给df1的E2E3，并且df2中的其他列不会保留到df1中

在Pandas中，你可以使用`merge`或者`update`函数来合并两个DataFrame并只保留匹配条件下的列。假设你的数据框名为df1和df2，它们都有'match', 'E2', 'E3'这三个共同的列。如果你想更新df1的数据，可以按'match'键进行连接，然后选择需要的列。这里是一个简单的例子：

# 首先确保两个数据框的'match'列是唯一的
df1 = df1.set_index('match')
df2 = df2.set_index('match')

# 使用 merge 或 update 函数
df1.update(df2[['E2', 'E3']])  # 如果你想直接修改df1
# 或者
result = df1.merge(df2[['E2', 'E3']], left_index=True, right_index=True, how='left')  # 结果保存到一个新的dataframe result

# 结果df1 (或result) 将会包含df2的'E2'和'E3'列，而df2的其他列不会出现在结果中

这将保证df1中'match'对应的'E2'和'E3'值替换为df2的相应值，同时df1原有的其他列保持不变。

相关问题

df1有列match,E2,E3.df2也有列match,E2,E3,将df1df2按照match匹配的E2E3值赋予给df1的E2E3

看起来你在描述一个数据处理操作，这通常是在Pandas库中进行的。如果你想将DataFrame `df2` 中匹配到 `df1` 的 `match` 列的 `E2` 和 `E3` 值填充到 `df1` 的相应行，你可以使用 `merge` 或 `join` 函数。这里是一个基本的步骤：

import pandas as pd

# 假设df1和df2已经加载完成
# 使用 merge 或者 join (如果基于索引匹配)
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='match', how='left')  # 如果只想保留 df1 中的行，可以使用 'left'

# 现在 df1 的 E2 和 E3 列已经被 df2 的对应值填充了
# 如果 df2 中某些 match 对应的 E2/E3 不存在，则会保留默认值 NaN 或空字符串等，取决于数据类型设置。

# 可以选择性地替换 NaN 值，例如：
merged_df['E2'].fillna(value_from_df2['E2'], inplace=True)  # 假设你知道 df2 中的 E2 填充值
merged_df['E3'].fillna(value_from_df2['E3'], inplace=True)

df1有列match,E2,E3.df2也有列match,E2,E3，df1中E2E3的值需要从df2中查找对应相同的match的E2,E3的值赋予给df1de E2E3

你的描述表明你想要从`df2`中查找`df1`中`match`相等的行，并将`E2`和`E3`列的值复制到`df1`相应的位置。这是一个典型的基于键（即'match'列）的数据融合过程。在Pandas中，你可以使用`merge`或者`update`方法来实现这个操作。假设`df1`不会有任何新的`match`，我们可以这样做：

# 使用 merge 功能进行内连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['match', 'E2', 'E3'], how='left')

# 如果你想更新原df1而不是创建新数据框，可以使用 update 方法
# 但这会直接修改 df1 的原始数据，需要注意备份原始数据
# df1.update(merged_df[['E2', 'E3']], overwrite=False)

# 如果 df1 可能有新的 match，那么上述 merge 将只填充已存在的 match 对应的值，
# 其他未找到的 match 行将保持原有值（默认行为）。若要填充 NaN，可以设置 `how='left'`

这将确保每个在`df1`中的'match', 'E2', 'E3'组合都有从`df2`中获取的值。