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如何在多个列上自连接pandas数据框架，并使用新列创建新框架(新列仅包含来自右侧的信息)

在pandas数据框架中进行多列自连接，并使用新列创建新框架的方法如下：

首先，导入pandas库并读取数据到数据框架中：

import pandas as pd

# 读取数据到数据框架
df = pd.read_csv('data.csv')

然后，使用merge函数进行自连接操作，指定左右连接的列：

# 自连接操作
new_df = pd.merge(df, df, left_on='column1', right_on='column2', suffixes=('_left', '_right'))

在上述代码中，column1和column2是要进行自连接的列名，suffixes参数用于指定新列的后缀，以区分左右连接的列。

接下来，创建新的数据框架，只包含来自右侧的信息：

# 创建新的数据框架
new_df = new_df[['column1_left', 'column2_left', 'column3_right', 'column4_right']]

在上述代码中，column1_left和column2_left是左连接的列，column3_right和column4_right是右连接的列，通过选择这些列来创建新的数据框架。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据到数据框架
df = pd.read_csv('data.csv')

# 自连接操作
new_df = pd.merge(df, df, left_on='column1', right_on='column2', suffixes=('_left', '_right'))

# 创建新的数据框架
new_df = new_df[['column1_left', 'column2_left', 'column3_right', 'column4_right']]

以上是在pandas数据框架中进行多列自连接，并使用新列创建新框架的方法。这种方法可以用于处理需要在多个列上进行自连接的情况，通过选择需要的列，可以创建包含来自右侧的信息的新数据框架。

相关搜索:Pandas:如何在pandas数据框架中的列上使用map来创建新列？使用lambda函数执行此操作时遇到问题 pandas对多个列进行分组，并选择新数据帧中group by使用的所有列 Python Pandas -包含多个列的数据集-希望迭代每列，仅将非空字段中的行值添加到新列表中 Python、pandas:基于多个其他列对列求和，并将其放入新的数据框架中 R:如何在一列中创建多个新值，并使用其他列中的数据为每个新值重复行？使用pandas和python根据单元格内容组合来自不同行的数据，并基于单元格值创建新列使用框架中的列数据创建新列在创建合并多个列的新列时，如何在pandas中多次透视数据帧？如何使用pandas/python创建多个新列，并根据其他两个列中的值填充列？如何使用pandas数据框架定义新列中的值分类函数？

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