使用一个pandas数据帧填充另一个pandas数据帧中的新列

，可以通过使用pandas的merge函数来实现。merge函数可以根据两个数据帧中的共同列将它们合并在一起。

首先，假设我们有两个数据帧df1和df2，其中df1包含要填充的新列，df2包含用于填充的数据。

import pandas as pd

# 创建示例数据帧df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]})

# 使用merge函数将df2的数据填充到df1的新列中
df_merged = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')

# 打印合并后的数据帧
print(df_merged)

上述代码中，我们使用merge函数将df1和df2合并在一起。通过设置left_index和right_index为True，我们可以根据数据帧的索引进行合并。参数how='outer'表示使用外连接，确保所有行都被包含在合并后的数据帧中。

合并后的数据帧df_merged将包含df1的原始列A和B，以及df2的新列C。如果df1和df2中的索引不是数字，可以使用left_on和right_on参数指定要合并的列。

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