如何在pandas中添加从另一个dataframe获取的值的列

在pandas中，可以使用merge()函数将两个dataframe进行合并，然后通过添加新的列来获取另一个dataframe中的值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个dataframe，假设为df1和df2。
3. 使用merge()函数将df1和df2合并，指定合并的列，例如：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='共同的列名')
4. 添加新的列，可以通过以下两种方式实现：
5. a. 使用索引方式：merged_df['新列名'] = merged_df['另一个dataframe中的列名']
6. b. 使用apply()函数：merged_df['新列名'] = merged_df.apply(lambda row: row['另一个dataframe中的列名'], axis=1)
7. 注意：如果两个dataframe中的列名不同，需要在merge()函数中使用left_on和right_on参数指定各自的列名。
8. 最后，可以通过打印merged_df来查看添加新列后的结果。

这样，就可以在pandas中添加从另一个dataframe获取的值的列了。

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