如何在Python Pandas中合并来自另一个数据帧的特定列？

在Python Pandas中，可以使用merge()函数来合并来自另一个数据帧的特定列。merge()函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并。

下面是合并特定列的步骤：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

1. 使用merge()函数合并两个数据帧：

merged_df = pd.merge(df1, df2[['A', 'C']], on='A')

在上面的代码中，我们使用merge()函数将df1和df2合并，并且只保留'A'列和'C'列。参数on='A'表示根据'A'列进行合并。

1. 打印合并后的数据帧：

print(merged_df)

输出结果为：

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

这样就完成了在Python Pandas中合并来自另一个数据帧的特定列的操作。

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