在Python中通过两个数据帧之间的映射向数据帧添加列？

在Python中，可以通过两个数据帧之间的映射来向数据帧添加列。具体的步骤如下：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库，因为pandas提供了用于处理数据帧的功能。
2. 创建两个数据帧，一个是原始数据帧，另一个是包含映射关系的数据帧。原始数据帧是你想要添加列的数据帧，而映射数据帧包含了用于映射的键值对。
3. 使用pandas的merge()函数将两个数据帧进行合并。在merge()函数中，你需要指定要合并的数据帧、合并的方式（例如内连接、左连接、右连接或外连接）以及用于合并的列。
4. 合并后的数据帧将包含原始数据帧的所有列，以及根据映射关系添加的新列。你可以使用pandas的rename()函数来为新列指定名称。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始数据帧
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})

# 创建映射数据帧
df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                    'Age': [25, 30, 35, 40]})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 重命名新列
merged_df = merged_df.rename(columns={'Age': 'Age'})

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

这个示例中，我们创建了一个原始数据帧df1和一个映射数据帧df2。然后，我们使用merge()函数将它们合并，并根据ID列进行合并。最后，我们使用rename()函数将新列的名称从"Age"改为"Age"。最终，我们打印出合并后的数据帧merged_df。

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