将另一个df中的列作为列插入到另一个df中。塞了好几个小时！与不同列合并(联接)

将另一个df中的列作为列插入到另一个df中，可以使用pandas库中的merge()函数或join()函数来实现。这两个函数可以根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并。

merge()函数可以根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并，并且可以指定合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接），具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})

# 使用merge()函数将df2的列C插入到df1中
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)

# 打印合并后的DataFrame对象
print(merged_df)

join()函数可以根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并，并且可以指定合并方式（如内连接、左连接、右连接、外连接），具体使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})

# 使用join()函数将df2的列C插入到df1中
joined_df = df1.join(df2)

# 打印合并后的DataFrame对象
print(joined_df)

以上代码中，df1和df2分别是两个要合并的DataFrame对象，merge()函数和join()函数都可以将df2的列插入到df1中。具体的合并方式可以根据实际需求进行调整，例如可以通过指定left_on和right_on参数来指定合并的列，通过指定how参数来指定合并方式。

这种操作在数据分析和数据处理中非常常见，可以用于将两个数据集合并起来，以便进行进一步的分析和处理。