有两个pd各有3列数据，如何用pandas 查询两个pd中第一列的重复值 ，然后把重复值第一列对应的第二列修改成第三列的数据

可以使用pandas的 groupby() 功能来实现，具体步骤如下：
1. 使用pd.concat()函数将两个pd数据合并
2. 使用groupby()函数查询第一列重复值
3. 使用lambda表达式，把第一列重复值对应的第二列修改成第三列的数据

相关问题

pandas两个pandas表，从一个pd中找到在另一pd中第一列的数据，完整代码

在Python的Pandas库中，如果你有一个名为df1的DataFrame，并想从另一个DataFrame df2的第一列（假设名为col1）中查找数据并返回匹配项，你可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 是你的 DataFrame
df1 = pd.DataFrame(..., columns=['column1', 'column2'])  # df1 的列名可以自定义
df2 = pd.DataFrame(..., columns=['col1', 'col2'])  # df2 的 col1 是你要查找的数据源

# 查找 df1 中 column1 的值在 df2 的 col1 中是否存在
match_df = df1[df1['column1'].isin(df2['col1'])]

# 如果你想得到所有 df2 中存在的 df1 的行，可以这么操作
all_matches = df2.merge(match_df, on='col1', how='left')

# 如果只需要找到第一个匹配的行，可以使用 drop_duplicates
first_match = all_matches.drop_duplicates(subset='col1', keep='first')

#

两个长度不一样的pandas 根据第一个pandas里第一列数据 识别出第二个pandas第一列中数据名相同的。把第二个pandas的第二列的值，拼接到第一个pandas里

根据你提供的引用内容，你想要在两个长度不一样的pandas数据框中，根据第一个数据框的第一列数据来识别出第二个数据框中第一列中数据名相同的行，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中。

你可以使用pandas的merge函数来实现这个目标。首先，你需要使用duplicated函数来找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行。然后，你可以使用merge函数将两个数据框按照第一列进行合并，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中的相应行。

下面是一个示例代码，演示了如何实现这个操作：

import pandas as pd

# 第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3, 4, 5\],
                    'B': \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\]})

# 第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': \[3, 4, 5\],
                    'C': \['x', 'y', 'z'\]})

# 找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行
duplicated_rows = df2\[df2.duplicated('A')\]

# 将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中
merged_df = pd.merge(df1, duplicated_rows, on='A', how='left')

# 输出结果
print(merged_df)

这段代码中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后，我们使用duplicated函数找到df2中第一列中数据名相同的行，并将结果保存在duplicated_rows中。接下来，我们使用merge函数将df1和duplicated_rows按照第一列进行合并，并将第二列的值拼接到df1中的相应行。最后，我们输出合并后的结果merged_df。

希望这个示例能够帮助到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas 第一行_从零开始使用python/pandas操作Excel (1)](https://blog.csdn.net/weixin_39640444/article/details/110110407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas使用duplicated函数删除dataframe中重复列名称的数据列、默认保留重复数据列中的第一个数据列...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122704769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]