Pandas - 比较两个数据框并替换匹配条件的值

Question

我有两个具有完全相同列数和行数的 pandas 数据帧（df1 和 df2）。 （列和索引名称也相同）这两个数据框中的值可能不同，也可能不同。

我想将 df1 中的每个值与 df2 中相应位置的值进行比较，如果 df2 中的值等于或大于 df1 中的值，我想用随机整数替换 df1 中的值。

所以我想我会想要这样的东西（但最好不要有任何循环）

for every value in df1
    df1.value - df2.value
    if df1.value < 1
        df1.value = np.random()

我尝试将 pandas df.replace 函数与 df.where 函数结合使用，但我似乎无法让它发挥作用。

编辑：我想添加一些我之前忘记的东西。 在分配我的随机 int 时，我希望它在基于我的相应值的范围内。所以它会是：

for every value in df1
    df1.value - df2.value
    if df1.value < 1
        df1.value = np.random( in range (df1.value -10, df.value +10)

我相信 Pietro Tortella 的答案不可能做到这一点，因为我正在处理整个数据框。

有人知道怎么解决吗？

Answer 1

如果内存不是问题，我会创建第三个随机数 DataFrame，并使用差异作为掩码进行替换。

比如

randoms = pd.DataFrame(
    np.random.randn(*df1.values.shape), 
    index=df1.index,
    columns=df1.columns
)

df1[df2 >= df1] = randoms[df2 >= df1]