Pandas：使一列的值等于另一列的值

Question

希望是一个来自熊猫新手的非常简单的问题

如何使数据帧中一列的值等于另一列的值？替换每行中的值。没有条件等

上下文：

我有两个CSV，分别加载到数据帧“a”和数据帧“b”中

这些CSV基本上是相同的，除了“a”有一个字段从另一个进程不正确地结转-浮点被四舍五入为整数。不是我的剧本，不能影响它，我现在只有CSV

实际上，在合并的数据帧中，我可能有2mil行和大约60-70列——因此，如果可以通过它们的标题来寻址这些列（在本例中是Col1和xyz_Col1），那肯定会有帮助

我已经加入了CSV的公共字段，因此现在我有了一个场景，其中我有一个数据帧，可以用以下内容表示：

+--------+------+--------+------------+----------+----------+
| CellID | Col1 |  Col2  | xyz_CellID | xyz_Col1 | xyz_Col2 |
+--------+------+--------+------------+----------+----------+
|      1 |    0 | apple  |          1 | 0.23     | apple    |
|      2 |    0 | orange |          2 | 0.45     | orange   |
|      3 |    1 | banana |          3 | 0.68     | banana   |
+--------+------+--------+------------+----------+----------+

结果应为Col1=xyz_Col1：

+--------+------+--------+------------+----------+----------+
| CellID | Col1 |  Col2  | xyz_CellID | xyz_Col1 | xyz_Col2 |
+--------+------+--------+------------+----------+----------+
|      1 | 0.23 | apple  |          1 | 0.23     | apple    |
|      2 | 0.45 | orange |          2 | 0.45     | orange   |
|      3 | 0.68 | banana |          3 | 0.68     | banana   |
+--------+------+--------+------------+----------+----------+

到目前为止，我在代码中拥有：

import pandas as pd

a = pd.read_csv('csv1.csv')
b = pd.read_csv('csv2.csv')
#b = b.dropna(axis=1) drop any unnamed fields

#defind 'b' cols by adding an xyz_ prefix as xyz is unique
b = b.add_prefix('xyz_')

#Join the dataframes into a new dataframe named merged
merged = pd.merge(a, b, left_on='Col1', right_on='xyz_Col1')

merged.head(5)

#This is where the xyz_Col1 to Col1 code goes...

#drop unwanted cols
merged = merged[merged.columns.drop(list(merged.filter(regex='xyz')))]

#output to file
merged.to_csv("output.csv", index=False)

谢谢

Answer 1

merged['col1'] = merged['xyz_Col1']

或

merged.loc[:, 'col1'] = merged.loc[:, 'xyz_Col1']