提取行值，并通过指示另一列的特定行值将它们组合到另一个df上

，可以通过使用pandas库来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建两个DataFrame对象，假设一个名为df1，另一个名为df2：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df2 = pd.DataFrame({'C': [10, 20, 30, 40, 50],
                    'D': ['x', 'y', 'z', 'w', 'u']})

现在，我们可以使用pandas的merge()函数将它们组合起来。merge()函数可以根据指定的列将两个DataFrame对象进行合并。

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='B', right_on='D')

在这个例子中，我们使用了left_on参数和right_on参数来指定df1和df2中用于合并的列。在这里，我们将df1的列'B'与df2的列'D'进行合并。

最后，我们可以打印合并后的DataFrame对象：

print(merged_df)

这样就可以得到一个新的DataFrame对象，其中包含了通过指示另一列的特定行值将行值组合到另一个df上的结果。

关于pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云-云服务器CVM。