根据值将 df1 列与 df2 列交换
目标：基于 'df_state.abbr` 将 df_hsa.stateabbr 替换为 df_state.state。
是否有这样的函数，我在其中提到源、目标和基于数据框的列？
我需要以类似的方式订购两个 DataFrame 吗？
df_hsa：
hsa stateabbr county
0 259 AL Butler
1 177 AL Calhoun
2 177 AL Cleburne
3 172 AL Chambers
4 172 AL Randolph
df_state：
abbr state
0 AL Alabama
1 AK Alaska
2 AZ Arizona
3 AR Arkansas
4 CA California
所需输出： df_hsa 与 state 列而不是 stateabbr。
hsa state county
0 259 Alabama Butler
1 177 Alabama Calhoun
2 177 Alabama Cleburne
3 172 Alabama Chambers
4 172 Alabama Randolph
Goal: swap out df_hsa.stateabbr with df_state.state, based on 'df_state.abbr`.
Is there such a function, where I mention source, destination, and based-on dataframe columns?
Do I need to order both DataFrames similarly?
df_hsa:
hsa stateabbr county
0 259 AL Butler
1 177 AL Calhoun
2 177 AL Cleburne
3 172 AL Chambers
4 172 AL Randolph
df_state:
abbr state
0 AL Alabama
1 AK Alaska
2 AZ Arizona
3 AR Arkansas
4 CA California
Desired Output:df_hsa with state column instead of stateabbr.
hsa state county
0 259 Alabama Butler
1 177 Alabama Calhoun
2 177 Alabama Cleburne
3 172 Alabama Chambers
4 172 Alabama Randolph
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评论（1）
您可以在将索引设置为“stateabbr”
输出后简单地加入：
如果您还想要原始索引，可以在行末尾添加
.set_index(df_hsa.index)you can simply join after setting the index to be "stateabbr"
output:
if you also want the original index your can add
.set_index(df_hsa.index)at the end of the line