Pandas:在dataframe中创建列，并通过查看另一个dataframe为该列赋值

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。

在Pandas中，可以通过在DataFrame中创建新的列，并通过查看另一个DataFrame为该列赋值。具体步骤如下：

1. 首先，导入Pandas库并创建两个DataFrame对象，假设它们分别为df1和df2。

import pandas as pd

# 创建df1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': [5, 6, 7, 8]})

# 创建df2
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12],
                    'D': [13, 14, 15, 16]})

1. 接下来，使用df1的某一列作为索引，通过.loc方法为df1创建一个新的列，并使用df2的某一列的值进行赋值。

# 使用df1的列'A'作为索引，并为df1创建一个新的列'E'，并使用df2的列'C'的值进行赋值
df1.loc[:, 'E'] = df2['C']

1. 最后，可以通过打印df1来查看结果。

print(df1)

输出结果如下：

   A  B   E
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12

在这个例子中，我们通过在df1中创建一个新的列'E'，并使用df2的列'C'的值进行赋值。最终，df1的结果显示了新创建的列'E'。

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