基于来自另一个数据帧的查找值创建pandas列
是指在使用pandas库进行数据处理时，根据一个数据帧中的某一列的值，在另一个数据帧中查找对应的值，并将查找到的值作为新的列添加到原始数据帧中。
在pandas中，可以使用merge()函数或join()函数来实现这个功能。这两个函数可以根据指定的列将两个数据帧进行合并，并根据匹配的值创建新的列。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建两个数据帧df1和df2，分别表示原始数据帧和用于查找的数据帧。
- 使用merge()函数或join()函数将两个数据帧合并，指定合并的列名。
- 使用merge()函数的示例代码：
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name') - 使用join()函数的示例代码：
df_merged = df1.join(df2.set_index('column_name'), on='column_name')
- 使用merge()函数的示例代码：
- 将查找到的值作为新的列添加到原始数据帧中。
- 使用merge()函数的示例代码：
df1['new_column'] = df_merged['matched_column'] - 使用join()函数的示例代码：
df1['new_column'] = df_merged['matched_column']
- 使用merge()函数的示例代码：
这样，就可以基于来自另一个数据帧的查找值创建新的列了。
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