##### `DataFrame.update(other, join='left', overwrite=True, filter_func=None, errors='ignore')` **功能简介:** - 用于将一个 DataFrame 的值更新到另一个 DataFrame 中，根据索引或列的匹配进行更新。 **参数说明:** - `other`：要用于更新的另一个 DataFrame。 - `join`：可选，用于指定在更新时使用的连接方式。可以是 `'left'`（默认，使用左 DataFrame 的索引或列）或 `'right'`（使用右 DataFrame 的索引或列）。 - `overwrite`：可选，如果为 `True`，则会将 `other` DataFrame 的值完全覆盖当前 DataFrame。如果为 `False`，则只会更新缺失的值。默认为 `True`。 - `filter_func`：可选，用于指定一个函数，根据返回值决定是否更新某个单元格的值。默认为 `None`。 - `errors`：可选，用于指定错误处理策略。可以是 `'raise'`（默认，抛出异常）、`'ignore'`（忽略错误）或 `'warn'`（在发生错误时发出警告）。 **返回值:** - 无返回值，直接在当前 DataFrame 上进行更新。 **用法示例:** ```python import pandas as pd # 创建两个示例 DataFrame 进行更新 data1 = {'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 22]} data2 = {'ID': [2, 3], 'Age': [28, 24]} df1 = pd.DataFrame(data1) df2 = pd.DataFrame(data2) # 使用 update() 方法进行更新 df1.update(df2) print("原始 DataFrame:\n", df1) ```