将列联接到新的数据帧，但仅当customerID存在时

，可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列将两个数据帧进行连接，并且只保留两个数据帧中共有的 customerID。

具体操作步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据帧 df1 和 df2，假设它们分别包含 customerID 和其他需要连接的列：

df1 = pd.DataFrame({'customerID': [1, 2, 3, 4],
                    'col1': ['A', 'B', 'C', 'D']})

df2 = pd.DataFrame({'customerID': [2, 3, 5, 6],
                    'col2': ['E', 'F', 'G', 'H']})

1. 使用 merge() 函数将两个数据帧连接起来，指定连接的列为 customerID，并且设置参数 how='inner'，表示只保留两个数据帧中共有的 customerID：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='customerID', how='inner')

1. 打印连接后的数据帧 merged_df：

print(merged_df)

连接后的数据帧 merged_df 将只包含存在于两个数据帧中的 customerID，并且包含原始数据帧中的其他列。

这种连接方式适用于需要根据某个共有的列将两个数据集进行合并的场景，例如合并用户信息和订单信息等。

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