使用来自另一个df的信息创建新列

是指在数据分析或数据处理过程中，通过将一个数据框（df）中的某一列的值作为参考，来创建一个新的列，并将根据参考值计算得到的结果填充到新的列中。

这种操作通常用于对数据进行补充、合并或转换。以下是一个步骤示例：

确保两个数据框（df1和df2）具有相同的行数或索引，以便进行对应操作。
使用df1['列名']来访问df1中需要作为参考的列。例如，如果参考列的名称是"参考列"，则可以使用df1['参考列']来访问该列。
使用df2.apply()函数以及自定义函数来创建新的列。在自定义函数中，可以通过传入每一行的参考列值来计算新列的值，并返回结果。例如，可以使用以下代码来创建新列：

def create_new_column(row):
    # 使用row['参考列']来获取参考列的值
    # 进行相应的计算操作
    # 返回计算结果作为新列的值
    return 计算结果

df2['新列'] = df2.apply(create_new_column, axis=1)

在这个过程中，使用了df2.apply()函数来逐行遍历df2，并将每一行作为参数传入自定义函数中进行处理。处理完成后，将得到的计算结果作为新列的值赋给df2['新列']。

这样，通过使用来自另一个df的信息，我们成功地在df2中创建了一个新列，并将根据参考列值计算得到的结果填充到了新列中。

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