从2个不同的df文件创建增量df文件

，可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库和模块：import pandas as pd
2. 读取两个df文件：df1 = pd.read_csv('file1.csv') df2 = pd.read_csv('file2.csv')
3. 确定两个df文件的共同列：common_columns = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
4. 根据共同列进行合并：merged_df = pd.merge(df1, df2, on=common_columns, how='outer')
5. 创建增量df文件：incremental_df = merged_df[df2.columns]

在上述步骤中，我们首先导入了pandas库，然后使用read_csv()函数读取了两个df文件。接下来，我们使用set()函数和&运算符找到两个df文件的共同列，并将其存储在common_columns列表中。然后，我们使用merge()函数根据共同列将两个df文件合并成一个新的df文件。最后，我们通过选择df2的列来创建增量df文件。

这种方法适用于两个df文件具有相同的列名，并且希望将两个df文件的数据合并成一个增量df文件。如果两个df文件的列名不同，或者需要根据特定条件进行合并，可以根据具体情况进行调整。