是的,有一种基于另一个数据帧中的数据创建数据帧列的有效方法,可以使用pandas库中的apply函数结合lambda表达式来实现。
首先,导入pandas库并读取数据帧:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12],
'D': [13, 14, 15, 16]})
接下来,使用apply函数和lambda表达式创建新的数据帧列:
df1['E'] = df2.apply(lambda row: row['C'] + row['D'], axis=1)
在这个例子中,我们使用apply函数和lambda表达式将df2中的'C'列和'D'列相加,并将结果赋值给df1的新列'E'。
这种方法的优势是可以方便地基于另一个数据帧中的数据创建新的数据帧列,灵活性较高。
应用场景:当需要根据另一个数据帧中的数据进行计算或者衍生新的列时,可以使用这种方法。
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注意:本答案仅提供了一种实现方法,实际应用中可能还有其他有效的方法。
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