熊貓-比較兩個數據框並替換匹配條件的值

Question

我有兩個熊貓數據框（df1和df2），它們的列和行數完全相同。 （列名和索引名也相同）這兩個數據框中的值可以相同也可以不同。

我想將df1中的每個值與df2中相應位置的值進行比較，如果df2中的值等於或更大，則df1中的值我想用隨機整數替換df1中的值。

所以我想我會想要這樣的東西（但最好是根本不會有任何循環）

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

我嘗試將df.replace函數與df.where函數結合使用，但我似乎無法使其正常運行。

編輯：我想添加我以前忘記的東西。 在分配我的隨機整數時，我希望它基於我的對應值在一個范圍內。 因此它將是：

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的回答不可能做到這一點，因為我正在處理整個數據幀。

有誰知道如何解決這個問題？

Answer 1

如果不關心內存，我將創建第三個隨機數的DataFrame，並使用差異作為掩碼進行替換。

例如，類似

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

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