有条件地用其他数据框中的值替换熊猫中的列值

我有两个csv，当作为数据帧读取时，看起来像这样：

df:

   TargetIndex Current1 Current2 Current3
0            0       'D'      'D'      'G'
1            2        0       'E'      'F'
2            0       'A'      'E'      'F'
3            1        0        0        0
4            0       'A'       0       'A'
5            3       'G'       0        0
6            2       'F'      'E'       0
7            4        0        0        0


df2:

    TargetIndex Target1 Target2 Target3
0             1      'A'     'A'     'A'
1             2      'B'     'B'     'B'
2             3      'C'     'C'     'C'
3             4      'A'     'B'     'C'

我想做的是仅0将Current列中的值替换为列中的值Target。但是，仅在TargetIndex值不是的行上0。

我当然对Python缺乏经验，通常我会在excel中使用附加列和LOOKUP函数的组合，因此我很费劲。

我到目前为止已经做的是读了一堆线程在这里，并尝试各种用途.loc，.isin，.replace，和.map在其他的东西，但我发现它很难申请的条件TargetIndex != 0和CurrentX == 0。

我发现困难的另一件事是首先使用第二个数据帧，我试图使它成为一个.dict有限的成功，以至于我确实知道它是如何工作的，我不能完全应用它。

我确实设法将期望的结果反向工程为以下意大利面条代码：

df['Target1'] = df['TargetIndex'].map(df2.set_index('TargetIndex')['Target1'])
df['Target2'] = df['TargetIndex'].map(df2.set_index('TargetIndex')['Target2'])
df['Target3'] = df['TargetIndex'].map(df2.set_index('TargetIndex')['Target3'])
S1 = df.Current1 == 0
S2 = df.Current2 == 0
S3 = df.Current3 == 0
df.loc[S1, 'Current1'] = df['TargetIndex']
df.loc[S2, 'Current2'] = df['TargetIndex']
df.loc[S3, 'Current3'] = df['TargetIndex']
df.replace({'Current1': { 1 : 'A', 2 : 'B', 3 : 'C', 4 : 'A'}}, inplace=True)
df.replace({'Current2': { 1 : 'A', 2 : 'B', 3 : 'C', 4 : 'B'}}, inplace=True)
df.replace({'Current3': { 1 : 'A', 2 : 'B', 3 : 'C', 4 : 'C'}}, inplace=True)
df.drop(df.columns[[4, 5, 6]], axis=1, inplace=True)

确实确实产生了预期的结果：

df:

   TargetIndex Current1 Current2 Current3
0            0       'D'      'D'      'G'
1            2       'B'      'E'      'F'
2            0       'A'      'E'      'F'
3            1       'A'      'A'      'A'
4            0       'A'       0       'A'
5            3       'G'      'C'      'C'
6            2       'F'      'E'      'B'
7            4       'A'      'B'      'C'

但是，它需要手动输入要替换的内容，而当df2 csv包含5000多个行时，效率不高或不可行。必须有一种更好的方法来执行此操作，而我只是没有看到或正确地理解它，因此我认为我也可以问一下。