在Pandas中，有没有一种方法可以使用修改后的列合并两个数据帧而不影响原始数据帧？

在Pandas中，可以使用assign()方法来合并两个数据帧而不影响原始数据帧。

assign()方法可以在现有数据帧的基础上创建一个新的数据帧，并添加或修改列。它接受一个或多个关键字参数，每个参数都是一个列名和对应的值或表达式。

下面是使用assign()方法合并两个数据帧的示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用assign()方法合并两个数据帧
merged_df = df1.assign(**df2)

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出结果为：

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

在上面的示例中，assign()方法将df2的列添加到了df1中，并返回一个新的数据帧merged_df，而不影响原始数据帧df1和df2。

需要注意的是，assign()方法返回的是一个新的数据帧，原始数据帧并没有被修改。如果需要将修改后的数据帧保存到原始数据帧中，可以将返回的新数据帧赋值给原始数据帧。

关于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Pandas产品文档。