如何使用两个DF1列作为必备条件在DF2上创建新列

在使用两个DF1列作为必备条件在DF2上创建新列时，可以使用Pandas库来实现。Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的功能和方法来处理和操作数据。

首先，我们需要导入Pandas库并加载DF1和DF2的数据。假设DF1和DF2是两个数据框，其中DF1包含两列（列A和列B），DF2包含其他列。

import pandas as pd

# 加载DF1和DF2的数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15, 16]})

接下来，我们可以使用Pandas的merge()函数将DF1和DF2按照列A和列B进行合并，并创建一个新列。

# 使用merge()函数合并DF1和DF2，并创建新列
df_merged = pd.merge(df1, df2, left_on=['A', 'B'], right_on=['A', 'B'], how='inner')

在上述代码中，我们使用merge()函数将DF1和DF2按照列A和列B进行合并。参数left_on和right_on指定了合并的列，how参数指定了合并的方式，这里使用了inner表示取交集。

最后，我们可以将合并后的结果保存到一个新列中。

# 将合并后的结果保存到新列
df_merged['New Column'] = df_merged['C'] + df_merged['D']

上述代码将合并后的结果中的列C和列D相加，并将结果保存到一个名为"New Column"的新列中。

综上所述，使用两个DF1列作为必备条件在DF2上创建新列的步骤如下：

1. 导入Pandas库并加载DF1和DF2的数据。
2. 使用merge()函数将DF1和DF2按照指定的列进行合并。
3. 将合并后的结果保存到一个新列中。

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的数据和需求进行相应的修改和调整。

参考链接：

• Pandas官方文档
• Pandas merge()函数文档