我有一个称为“数据”的数据框：
USER FIELD1
Jack 1
Jill 2
Kane 3
还有一个单独的称为“ ids”的数据框，用作转换表：
ID ID_NEW
Jack Jack_NEW
Jill Jill_NEW
Tyler TYLER_NEW
如果在“ ids”数据框中找到USER值，同时又保持未找到的值，如何遍历“数据”以替换USER值？最后得到这样的结果：
USER FIELD1
Jack_NEW 1
Jill_NEW 2
Kane 3
您可以通过几个步骤完成此操作。首先，使用pd.merge在“ USER = ID”上将两个DataFrames连接在一起。这将在不加入df的“ ID_NEW”中留下空值，因此您需要为使用Series.combine_first的用户输入“ USER”值。最后，您重新分配列名，然后仅过滤到要保留的列。
merged = pd.merge(data, ids, how="left", left_on="USER", right_on="ID")
merged["USER"] = merged["ID_NEW"].combine_first(merged["USER"])
data = merged[["USER", "FIELD1"]]
如果中有很多列data，则可以data = merged[data.columns]在最后完成。
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