我有两个看起来像的数据框：
df1
col1 col2 col3
20 John Positive
21 Kate Negative
22 Nick Another
df2
col1 col2 col3
21 message white
22 text black
20 nothing orange,yellow
19 excel blue
我想让它们看起来像：
df3
col1 col2 col3
20 John orange,yellow
21 Kate white
22 Nick black
如果两个数据帧的col1中的数字匹配，我想将col3中df1的值更改为col3中df2的值。（在col1的df2中，我获得的值比df1 col1中的更多，但它包括df1 col1中的所有数字）
我提出了解决方案，如下所示：
for i in range(len(df2)):
df1.loc[df1.col1 == df2.col1[i], ['col3']] = df2.col3[i]
我的解决方案正在工作，但这确实很耗时。我希望使用熊猫可以改善我的代码。你有什么想法吗？
DataFrame.merge与左联接一起使用DataFrame.fillna：
#column fo join with all columns for replace, here col3
cols = ['col1','col3']
df = df1.merge(df2[cols], on='col1', how='left', suffixes=('_','')).fillna(df1)[df1.columns]
print (df)
col1 col2 col3
0 20 John orange,yellow
1 21 Kate white
2 22 Nick black
或Series.map按系列使用，df2如果replace只需要一列：
df1['col3'] = df1['col1'].map(df2.set_index('col1')['col3']).fillna(df1['col3'])
要么：
df1['col3'] = df1['col1'].replace(df2.set_index('col1')['col3']).fillna(df1['col3'])
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