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使用另一个df中的列扫描一个df中的列，如果满足条件，则在第二个df中创建额外的列并赋值

在云计算领域，使用另一个DataFrame中的列扫描一个DataFrame中的列，如果满足条件，则在第二个DataFrame中创建额外的列并赋值，可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的库和模块，例如pandas和numpy。

import pandas as pd
import numpy as np

加载两个DataFrame，假设它们分别为df1和df2。

df1 = pd.DataFrame(...)
df2 = pd.DataFrame(...)

使用df1中的列扫描df2中的列，并根据条件在df2中创建额外的列并赋值。

df2['new_column'] = np.where(df2['column1'] > df1['column2'], 'value_if_true', 'value_if_false')

在上述代码中，'column1'是df2中的列，'column2'是df1中的列。根据条件df2['column1'] > df1['column2']，如果满足条件，则在df2中创建名为'new_column'的新列，并将'value_if_true'赋值给满足条件的行，否则将'value_if_false'赋值给不满足条件的行。

这样，就可以使用另一个DataFrame中的列扫描一个DataFrame中的列，并根据条件在第二个DataFrame中创建额外的列并赋值。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体的数据和条件进行调整。

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相关搜索:DF中2列获得3列的条件 df中的R-填充列 Pandas在DF创建过程中添加额外的空列从一个df中的x列中减去另一个df中的x列，并保留其他列从另一个df插入到df中时的空列使用rvest抓取df列中的链接删除第一个Df列中的行，条件是基于另一个Df列向df中添加满足多个条件的单独df中的行数的列在df中根据每天更改的列在df中执行计算如何从另一个df填充pandas df中的列的值？

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