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将一个Dataframe的列乘以另一个Dataframe中由键确定的值

，可以通过使用Pandas库中的merge函数和apply函数来实现。

首先，使用merge函数将两个Dataframe按照键进行合并，确保两个Dataframe中的键对应的值能够对应上。例如，假设有两个Dataframe df1和df2，它们都包含一个键列和一个值列，可以使用以下代码进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='键列')

接下来，可以使用apply函数将一个Dataframe的列乘以另一个Dataframe中由键确定的值。假设要将df1中的列A乘以df2中的值列，可以使用以下代码：

merged_df['新列'] = merged_df.apply(lambda row: row['列A'] * row['值列'], axis=1)

这样，就将一个Dataframe的列乘以另一个Dataframe中由键确定的值，并将结果存储在新的列中。

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通过使用腾讯云的云计算服务，可以实现数据处理、存储和计算等各种需求，提高开发效率和系统性能。

相关搜索:使用另一个dataframe列值中的值填充dataframe列基于另一个DataFrame值的Pyspark DataFrame列用另一个dataframe中的列值替换pandas dataframe中的列中的值根据python中另一个dataframe的列值拆分dataframe Pandas Dataframe中的动态列数据(由Dataframe填充)将numpy乘以dataframe，其中numpy中的索引号与dataframe值匹配 pandas用另一个DataFrame中的比例因子乘以值使用来自一个dataframe列的键和来自另一个dataframe列的值创建字典 Spark Scala:从另一个dataframe更新dataframe列的值根据键的值计算键的Pandas dataframe列选择基于另一个DataFrame的DataFrame的列如何将一个dataframe中的值赋给另一个dataframe中的新列将DataFrame的所有列与另一个DataFrame的行相乘根据来自另一个DataFrame的匹配in操作pandas DataFrame列中的值如何通过比较另一个dataframe中的值为dataframe的列赋值如何根据Pandas中的另一个DataFrame更改DataFrame中某些列的值如何将pyspark dataframe列中的值与pyspark中的另一个dataframe进行比较 DataFrame:根据第三列中的值确定的动态列更新一个列值 Python dataframe检查列dataframe中的值是否在另一个dataframe中报告的值范围内如何在一个dataframe中获取一个列中的键和另一个列中的值，我的dataframe如下所示：

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