根据2个数据帧关系在特定列中写入超过NaN值的数据帧列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要导入所需的库和模块，例如pandas库。
2. 创建两个数据帧DataFrame1和DataFrame2，可以使用pandas的DataFrame函数来创建。
3. 确定两个数据帧之间的关系，例如通过某一列进行合并或连接。可以使用pandas的merge函数或concat函数来实现。
4. 在特定列中写入超过NaN值的数据帧列，可以使用pandas的fillna函数来填充缺失值。可以根据具体需求选择填充的值，例如0或者平均值。
5. 最后，可以将结果保存到新的数据帧中，可以使用pandas的to_csv函数将数据保存为CSV文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
DataFrame1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                           'B': [5, 6, 7, 8]})
DataFrame2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                           'C': [9, 10, 11, 12]})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(DataFrame1, DataFrame2, on='A', how='outer')

# 在特定列中填充缺失值
merged_df['B'] = merged_df['B'].fillna(0)

# 保存结果到CSV文件
merged_df.to_csv('result.csv', index=False)

在上述示例代码中，我们创建了两个数据帧DataFrame1和DataFrame2，然后通过列"A"进行合并，使用outer连接方式。接着，在合并后的数据帧中，我们使用fillna函数将"B"列中的缺失值填充为0。最后，将结果保存到名为"result.csv"的CSV文件中。

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