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根据来自另一个数据框的2个条件创建新的数据框列

可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入所需的库和数据框:
代码语言:txt
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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]})
  1. 接下来,使用条件筛选函数(例如,loc)根据两个条件从df1中选择所需的行:
代码语言:txt
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filtered_df = df1.loc[(df1['A'] > 2) & (df1['B'] < 8)]
  1. 然后,将筛选后的行与df2进行合并,并创建一个新的列:
代码语言:txt
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merged_df = pd.concat([filtered_df, df2], axis=1)

最终,你将获得一个新的数据框merged_df,其中包含了符合条件的df1行和df2的数据。

上述方法是使用Python中的pandas库来实现的,pandas是一个强大的数据分析工具,提供了丰富的函数和方法来处理数据。在腾讯云中,你可以使用云服务器Elastic MapReduce(EMR)服务来处理大规模数据和执行复杂的数据操作任务。EMR提供了一种可扩展的云计算解决方案,使得处理大规模数据变得更加简单和高效。

产品介绍链接:腾讯云Elastic MapReduce(EMR)

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