将来自2个不同数据帧的两列的值相加

是指在数据分析和处理中，将两个不同的数据帧（DataFrame）中的特定列进行相加操作。

数据帧是一种二维表格结构的数据类型，常用于数据分析和处理。每个数据帧由多个列组成，每列可以包含不同类型的数据，如数字、字符串等。在数据分析中，经常需要对不同数据帧中的列进行运算和合并。

要将来自2个不同数据帧的两列的值相加，需要满足以下条件：

1. 两个数据帧必须具有相同的行数，即行数相等。
2. 两个数据帧中要相加的列必须具有相同的列名或索引。

相加操作可以使用数据分析库（如Pandas）提供的函数或方法来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 将两个数据帧的指定列相加
result = df1['A'] + df2['C']

# 打印结果
print(result)

上述代码中，我们创建了两个数据帧df1和df2，分别包含'A'、'B'和'C'、'D'两列。然后使用df1['A'] + df2['C']将两个数据帧的'A'列和'C'列相加，得到结果result。最后打印结果。

这个操作的应用场景包括但不限于：

• 数据清洗和预处理：将两个数据帧中的特定列相加，可以用于数据清洗和预处理，如计算两个指标的总和。
• 数据分析和统计：在数据分析和统计中，经常需要对不同数据帧中的列进行运算和合并，相加操作可以用于计算两个指标的总和或求和。
• 特征工程：在机器学习和数据挖掘中，特征工程是一个重要的步骤，将两个数据帧的特定列相加可以生成新的特征，用于模型训练和预测。

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