比较pandas中的多个数据帧时，在数据帧中创建列

在比较pandas中的多个数据帧时，在数据帧中创建列可以使用pd.concat()函数将多个数据帧按列合并。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建多个数据帧：df1 = pd.DataFrame(data1), df2 = pd.DataFrame(data2), ...
3. 使用pd.concat()函数将多个数据帧按列合并：result = pd.concat([df1, df2, ...], axis=1)
   • 参数axis=1表示按列合并，如果是按行合并则使用axis=0
   • 合并后的结果存储在result数据帧中
4. 可以通过result.columns查看合并后的列名，如果需要重置列名可以使用result.columns = ['col1', 'col2', ...]
5. 可以通过result.head()查看合并后的数据帧的前几行数据

创建列的应用场景：

• 数据集拼接：当需要将多个数据集按列拼接在一起时，可以使用创建列的方法。
• 特征工程：在数据分析和机器学习中，有时需要根据已有的列创建新的特征列，可以使用创建列的方法。

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请注意，本回答仅提供了一种解决方案，实际应用中可能还有其他方法和技巧。