python中有两个dateframe，第一个dateframe行索引是日期，列索引是商品名，dateframe内容为空；第二个dateframe行索引是商品名，列索引是商品ID，如何将第一个dateframe的如期对应的值变为商品名称对应的ID

可以使用第二个 DataFrame 中的 "商品名" 列作为索引，然后使用它的 "商品ID" 列的值来更新第一个 DataFrame 中相应的单元格。

例如，假设第二个 DataFrame 的名称为 "df2"，那么你可以使用以下代码来实现这一点：

df1['商品名'] = df1['日期'].map(df2.set_index('商品名')['商品ID'])

这将在第一个 DataFrame 中的 "商品名" 列中添加对应的商品 ID。

另外，如果你希望将第二个 DataFrame 中的 "商品ID" 列的值更新到第一个 DataFrame 中的其他列，你可以将其作为新的列名传递给上述代码中的 `df1[]`。例如，要将 "商品ID" 列的值更新到第一个 DataFrame 中的 "商品ID" 列，你可以使用以下代码：

df1['商品ID'] = df1['日期'].map(df2.set_index('商品名')['商品ID'])

相关问题

python中有两个dateframe，第一个dateframe有一行多列，列索引是商品名称，第二个dateframe有多行两列，每行是不同的商品名称以及其对应的商品ID。现在想在第一个dateframe中，将每列的值变为商品ID

在 Python 中，可以使用两个 DataFrame 对象的 merge 方法来实现这个目的。首先，将第二个 DataFrame 作为参数传入第一个 DataFrame 的 merge 方法，并指定商品名称作为连接键（即使用 "on" 参数指定商品名称列）。然后，使用 "left" 参数指定第一个 DataFrame 为左表，并使用 "right" 参数指定第二个 DataFrame 为右表。这样，就可以得到一个新的 DataFrame，其中包含第一个 DataFrame 的所有列和第二个 DataFrame 中的商品 ID 列。最后，可以使用新 DataFrame 的 rename 方法将每列的值更改为商品 ID。

下面是一个例子，假设第一个 DataFrame 名为 "df1"，第二个 DataFrame 名为 "df2"：

df1 = df1.merge(df2, on="商品名称", how="left", left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True)
df1 = df1.rename(columns={"商品ID": "商品名称"})

将已有datafream将第一行做为列标签

}
}

// 打印过期货件清单
void printExpiredCommodities() {
printf("商品编号\t商品名称\t商品价格\t商品过期日期\t商品数量\n");
Commodity* commodity = commodities;
while (commodity != NULL)如果您想将 DataFrame 的第一行作为列标签，可以使用 `header` 参数来实现。例如，假设 {
if (strcmp(commodity->expireDate, "0000-00-00") != 0) {
printf("%d\t您有一个名为 `df` 的 DataFrame，并且第一行包含了列标签，您可以这样做:

df = pd.read_csv('your_file.csv', header=0)
df.columns = df.iloc[0]
df = df.drop(df0);
            ShelfCommodity* sc = shelf_commodities;
            while (sc != NULL) {
                if (sc->commodity_id == commodity->id) {
                    Shelf[0])

在这里，`header=0` 表示第一行是列标签。`df.columns = df.iloc[0]` 将第一行作为列标签。最后，`df = df.drop(df.index[0])` 删除第一行，因为它已经被设置为列标签了。

请注意，这将修改原始 DataFrame，并返回新的 DataFrame。如果您想在原始 DataFrame 中保留行索引，则可以使用 `reset_index()` 方法将行索引还原为默认值。

df = df.reset_index(drop=True)

在这里，`reset_index()` 方法将索引还原为默认值，并使用 `drop=True` 参数删除原始索引。