在特定列上添加来自其他数据帧的列，同时保留原始索引

，可以通过使用pandas库中的merge函数来实现。

merge函数可以将两个数据帧按照指定的列进行合并，并保留原始索引。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个数据帧df1和df2，分别表示原始数据帧和要添加的数据帧。
3. 使用merge函数进行合并，指定合并的列名和合并方式。例如，如果要在df1的"特定列"上添加df2的"要添加的列"，可以使用以下代码：
4. 使用merge函数进行合并，指定合并的列名和合并方式。例如，如果要在df1的"特定列"上添加df2的"要添加的列"，可以使用以下代码：
   • left_on：指定df1中用于合并的列名。
   • right_on：指定df2中用于合并的列名。
   • how：指定合并方式，常用的有'left'、'right'、'inner'和'outer'。

• 合并后的结果将保存在merged_df中，该数据帧将包含原始数据帧df1的所有列和来自df2的要添加的列。同时，原始索引将保留在merged_df中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建原始数据帧df1
df1 = pd.DataFrame({'特定列': [1, 2, 3, 4],
                    '其他列1': ['A', 'B', 'C', 'D']})

# 创建要添加的数据帧df2
df2 = pd.DataFrame({'要添加的列': ['X', 'Y', 'Z', 'W'],
                    '其他列2': [10, 20, 30, 40]})

# 使用merge函数进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='特定列', right_on='要添加的列', how='left')

# 打印合并后的结果
print(merged_df)

输出结果如下：

   特定列 其他列1 要添加的列  其他列2
0    1    A      X    10
1    2    B      Y    20
2    3    C      Z    30
3    4    D      W    40

在这个例子中，我们在df1的"特定列"上添加了df2的"要添加的列"，同时保留了原始索引。