如何在pandas中跨两个相关数据帧的两列之间进行比较

在pandas中，可以使用merge()函数将两个相关的数据帧合并在一起，然后使用条件语句进行列之间的比较。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个相关的数据帧df1和df2。
3. 使用merge()函数将两个数据帧合并在一起，指定关联的列：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='关联列名')
4. 创建一个新的列，用于存储比较结果：merged_df['比较结果列名'] = merged_df['列1'] > merged_df['列2']

这样，就可以在新的数据帧中得到比较结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个相关的数据帧df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'B': [3, 4, 5]})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 比较两列并创建新的列
merged_df['比较结果'] = merged_df['B_x'] > merged_df['B_y']

print(merged_df)

输出结果如下：

   A  B_x  B_y   比较结果
0  2    5    3   True
1  3    6    4   True

在这个例子中，我们通过合并两个数据帧df1和df2，并比较它们的'B'列，创建了一个新的列'比较结果'，用于存储比较结果。