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如何向引用其他行的Pandas数据框添加列信息

在Pandas中，可以使用merge函数将两个数据框按照某个共同的列进行合并。要向引用其他行的Pandas数据框添加列信息，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 首先，确保两个数据框中存在共同的列，可以使用merge函数合并它们。假设我们有两个数据框df1和df2，它们都有一个共同的列key。
  2. 使用merge函数将两个数据框合并，并指定how='left'参数，以保留左侧数据框的所有行。
代码语言：txt
复制
merged_df = df1.merge(df2, on='key', how='left')
  1. 合并后的数据框merged_df将包含来自df1和df2的所有列。现在，可以根据需要添加新的列信息。
代码语言：txt
复制
merged_df['new_column'] = merged_df['column_from_df2'] + merged_df['column_from_df1']

在这个例子中，我们将df2中的一列column_from_df2与df1中的一列column_from_df1相加，并将结果存储在新的列new_column中。

以上是向引用其他行的Pandas数据框添加列信息的基本步骤。具体的实现方式可能会根据具体情况有所不同。如果需要更多关于Pandas的信息，可以参考腾讯云的Pandas相关产品和文档：

相关搜索:Pandas:如何使用其他数据框的列替换数据框中的值仅为select列向pandas数据框追加一行使用for-loop向pandas数据框添加列使用字典向pandas数据框添加列向Pandas中的数据框添加基于索引的列向pandas中的现有行/列添加值向pandas数据框添加列，该数据框提供基于条件的标签向单级pandas数据框添加多级列如何从pandas向子数据框添加新列如何使用apply向pandas数据框添加新列
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