Pandas DataFrame从其他DataFrame添加两列的列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要创建一个新的列或者从现有的列中计算出新的值。可以使用Pandas的apply()函数来实现这一步骤。apply()函数可以接受一个函数作为参数，并将该函数应用到DataFrame的每一行或每一列上。
2. 在apply()函数中，我们可以使用lambda表达式或自定义的函数来计算新的列的值。lambda表达式是一种匿名函数，可以在一行代码中定义函数逻辑。例如，我们可以使用lambda表达式来计算两列的和，并将结果赋值给新的列。
3. 接下来，我们可以使用Pandas的assign()函数将新的列添加到DataFrame中。assign()函数可以接受一个字典作为参数，其中键是新的列名，值是新的列的值。我们可以将新的列添加到原始的DataFrame中，也可以创建一个新的DataFrame。

下面是一个示例代码，演示了如何从其他DataFrame添加两列的列：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 使用apply()函数计算新的列的值
df1['E'] = df2.apply(lambda row: row['C'] + row['D'], axis=1)

# 使用assign()函数将新的列添加到DataFrame中
df1 = df1.assign(F=df2['C'] * df2['D'])

# 打印结果
print(df1)

输出结果如下：

   A  B   E    F
0  1  4  17   70
1  2  5  19   88
2  3  6  21  108

在这个示例中，我们创建了两个DataFrame df1和df2。然后，我们使用apply()函数计算了新的列E的值，该列是df2中两列的和。接着，我们使用assign()函数将新的列F添加到df1中，该列是df2中两列的乘积。最后，我们打印了结果。

请注意，这只是一个示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。另外，腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，例如腾讯云数据万象（COS）、腾讯云数据湖（DLake）等，你可以根据具体需求选择适合的产品。