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将一个函数高效地应用于两个pandas DataFrames

可以使用pandas的merge函数来实现。merge函数可以根据指定的列将两个DataFrames进行合并，并且可以指定不同的合并方式。

具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建两个DataFrames：df1和df2
使用merge函数将两个DataFrames合并：merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='merge_type')
- column_name是用于合并的列名，可以是单个列名或多个列名的列表。
- merge_type是合并方式，常用的有：
  - inner：内连接，只保留两个DataFrames中共有的行。
  - left：左连接，保留左侧DataFrame的所有行，并将右侧DataFrame中与左侧DataFrame匹配的行合并。
  - right：右连接，保留右侧DataFrame的所有行，并将左侧DataFrame中与右侧DataFrame匹配的行合并。
  - outer：外连接，保留两个DataFrames的所有行，并将不匹配的行填充为NaN。
查看合并后的结果：print(merged_df)

这样就可以高效地将一个函数应用于两个pandas DataFrames，并且可以根据需要选择不同的合并方式。在实际应用中，可以根据具体的业务需求和数据结构选择合适的合并方式。

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