Pandas合并添加列

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、清洗、分析和可视化。合并和添加列是Pandas中常用的操作之一。

合并（Merge）是指将两个或多个数据集按照某个共同的列或索引进行连接，生成一个新的数据集。Pandas提供了多种合并数据集的方法，常用的有merge()函数和concat()函数。

merge()函数：根据指定的列或索引进行合并，可以选择不同的合并方式（如内连接、左连接、右连接和外连接），并且可以处理重复列名的情况。具体使用方法可以参考Pandas官方文档。
concat()函数：将多个数据集按照指定的轴进行拼接，可以选择按行拼接或按列拼接。具体使用方法可以参考Pandas官方文档。

添加列（Add Column）是指在已有的数据集中添加一个新的列，可以是计算得到的新列或从其他数据集中提取的列。Pandas提供了多种方法来添加列，常用的有直接赋值、使用apply()函数和使用assign()函数。

直接赋值：可以通过给DataFrame对象的新列赋值的方式添加列。例如，df['new_column'] = values，其中df是DataFrame对象，new_column是新列的名称，values是新列的值。
apply()函数：可以使用apply()函数对某个函数进行元素级别的操作，并将结果作为新列添加到DataFrame中。例如，df['new_column'] = df['column'].apply(function)，其中column是已有的列名，function是对该列进行操作的函数。
assign()函数：可以使用assign()函数将新列添加到DataFrame中，并返回一个新的DataFrame对象。例如，df = df.assign(new_column=values)，其中new_column是新列的名称，values是新列的值。