本文旨在探讨如何在Python中使用Pandas库比较两个DataFrame，并根据一个DataFrame中的行是否存在于另一个DataFrame中，为源DataFrame添加一个新列并赋予相应的值。文章将介绍两种核心方法：一种是基于元素及列的匹配（使用isin()），另一种是实现严格行级匹配（使用merge()），并通过具体示例代码和详细解释，帮助读者理解它们的原理、适用场景及注意事项。
在数据分析和处理中，我们经常需要根据一个数据集（DataFrame B）中的信息来标记或更新另一个数据集（DataFrame A）中的记录。例如，如果DataFrame A中的某条记录在DataFrame B中存在，我们可能希望将其标记为“已处理”或“开放”，否则标记为“新增”或“未处理”。
准备示例数据
首先，我们定义两个示例DataFrame，data1作为源数据，data2作为参考数据。
import pandas as pdimport numpy as np# DataFrame 1：源数据data1 = pd.DataFrame( {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'grape'], 'C': [10, 20,
以上就是比较两个DataFrame并根据数据存在性设置新列值的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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