根据列条件添加包含来自另一个数据框的值的列

可以通过使用pandas库来实现。具体的方法是使用merge函数将两个数据框按照指定的列进行合并，然后通过apply函数对合并后的数据框进行操作，根据条件添加包含来自另一个数据框的值的列。

下面是具体的步骤和代码示例：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据框： 假设有两个数据框df1和df2，其中df1包含待添加列的数据，df2包含另一个数据框中需要提取数据的列。
2. 合并两个数据框： 使用merge函数将df1和df2按照指定的列进行合并，例如以"列条件"为列进行合并。

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="列条件", how="left")

其中，参数on指定合并的列，how="left"表示使用左连接进行合并。

1. 定义一个函数： 定义一个函数，根据条件从另一个数据框中获取需要的值。例如，从df2中根据条件获取"另一个数据框的值"的列值。

def get_value(row):
    if row["列条件"] == "条件值":
        return row["另一个数据框的值"]
    else:
        return None

1. 添加新列： 使用apply函数将上述函数应用于合并后的数据框的每一行，并将结果存储在新的列中，例如"添加的列"。

merged_df["添加的列"] = merged_df.apply(get_value, axis=1)

至此，根据列条件添加包含来自另一个数据框的值的列的操作已完成。可以通过打印merged_df来查看结果。

该方法适用于在数据分析、数据处理等场景中，根据条件从一个数据框中提取特定值，并将其添加为新的列。腾讯云提供的与此相关的产品为腾讯云数据库TDSQL，具体介绍和链接地址请参考：腾讯云数据库TDSQL。