把一个dataframe一个列的元素值，赋值给另外一个dataframe的一科

非常感谢您的提问。您可以使用 Pandas 库中的 loc 方法，将一个 DataFrame 中的某一列的元素值赋值给另外一个 DataFrame 的一列。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 将 df1 的 B 列的元素值赋值给 df2 的 C 列
df2.loc[:, 'C'] = df1.loc[:, 'B']

# 打印结果
print(df1)
print(df2)

输出结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
   C   D
0  4  10
1  5  11
2  6  12

希望这个回答能够帮到您。

相关问题

pandas中将某一列的值赋值给一个另一个dataFrame的某一列

你可以使用pandas中的loc属性来实现。

例如，假设你有一个名为df1的DataFrame，并且想将其中一列的值赋值给另一个名为df2的DataFrame的一列，你可以这样做：

df2['new_column'] = df1['old_column']

这将会将df1的'old_column'列的值赋值给df2的'new_column'列。

注意：在这种情况下，两个DataFrame的索引应该是相同的，这样才能正确赋值。

dataframe某一列的值存在于另外一个dataframe的某一列是，将另一列赋值为是，否则为否

如果你有一个DataFrame (`df1`)，想检查其中的一列 (`column1`) 是否包含在另一个 DataFrame (`df2` 的 `column2` 中)，你可以使用`isin` 函数来完成这个任务。然后，你可以创建一个新的列在 `df1` 中根据检查结果赋值“是”或“否”。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 是两个 DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'column1': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df2 = pd.DataFrame({'id': [2, 3, 4, 5], 'column2': ['b', 'c', 'd', 'e']})

# 检查 column1 是否在 column2 中
match_series = df1['column1'].isin(df2['column2'])

# 将匹配的结果转换为布尔值，并添加到 df1 中的新列 'match'
df1['match'] = match_series.map({True: '是', False: '否'})

print(df1)

这会输出类似这样的 DataFrame:

   id column1 match
0   1       a    否
1   2       b     是
2   3       c     是
3   4       d     是