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如果值落入使用pandas的其他数据框的范围内,则添加另一个数据框中的列

如果值落入使用pandas的其他数据框的范围内,则可以通过以下步骤添加另一个数据框中的列:

  1. 首先,确保你已经导入了pandas库:import pandas as pd
  2. 假设我们有两个数据框,分别为df1和df2,其中df1是我们要添加列的数据框,df2是包含要添加的列的数据框。
  3. 首先,我们需要确定用于匹配的列。假设我们要根据df1中的"key"列来匹配df2中的相应值。
  4. 使用pandas的merge函数将两个数据框合并。合并时,我们需要指定合并的列以及合并方式。在这种情况下,我们可以使用内连接(inner join)来匹配两个数据框中的相应值。
  5. 使用pandas的merge函数将两个数据框合并。合并时,我们需要指定合并的列以及合并方式。在这种情况下,我们可以使用内连接(inner join)来匹配两个数据框中的相应值。
  6. 这将创建一个新的数据框merged_df,其中包含了df1和df2中匹配的行。
  7. 现在,我们可以从merged_df中选择我们想要的列,并将其添加到df1中。
  8. 现在,我们可以从merged_df中选择我们想要的列,并将其添加到df1中。
  9. 这将在df1中创建一个名为"new_column"的新列,并将merged_df中的"column_to_add"列的值复制到该列中。
  10. 最后,我们可以使用pandas的drop函数删除merged_df中的不需要的列。
  11. 最后,我们可以使用pandas的drop函数删除merged_df中的不需要的列。
  12. 这将删除merged_df中的"column_to_add"列。

这样,我们就成功地将另一个数据框中的列添加到了使用pandas的数据框中。请注意,这只是一种方法,具体的实现可能会根据具体情况有所不同。

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