使用另一个数据框作为字典将列插入到Pandas数据框中

在Pandas中，我们可以使用另一个数据框作为字典，将列插入到现有的数据框中。这可以通过使用assign()方法来实现。

assign()方法允许我们将新的列添加到数据框中，其中新的列可以是另一个数据框的列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建另一个数据框，作为字典
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})

# 使用assign()方法将df2的列插入到df1中
df1 = df1.assign(**df2)

# 打印结果
print(df1)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在这个例子中，我们首先创建了一个示例数据框df1，它有两列（A和B）。然后，我们创建了另一个数据框df2，它只有一列（C）。接下来，我们使用assign()方法将df2的列插入到df1中，并将结果重新赋值给df1。最后，我们打印出df1的内容，可以看到df2的列成功插入到了df1中。

这种方法在需要将一个数据框的列添加到另一个数据框中时非常有用，尤其是当两个数据框具有相同的索引时。它可以帮助我们快速、方便地合并数据框的列，进行进一步的分析和处理。

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