基于df2中的查询比较2个dfs并追加df1中的值

，可以使用Pandas库来实现。

首先，我们需要导入Pandas库并读取两个数据框（df1和df2）的数据。然后，我们可以使用Pandas的merge()函数将两个数据框按照某个共同的列进行合并。在这个例子中，我们假设df1和df2有一个共同的列名为"key"。

import pandas as pd

# 读取df1和df2的数据
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 使用merge()函数将df1和df2按照"key"列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

# 追加df1中的值到合并后的数据框
merged_df['new_column'] = df1['column_name']

# 打印合并后的数据框
print(merged_df)

在上述代码中，"df1.csv"和"df2.csv"分别是df1和df2的数据文件。你需要将它们替换为你实际的数据文件路径。

这段代码将会比较df1和df2中的"key"列，并将它们合并为一个新的数据框merged_df。然后，我们可以通过创建一个新的列"new_column"并将df1中的值赋给它，实现将df1中的值追加到合并后的数据框中。

这是一个基本的实现示例，具体的实现方式可能会根据你的数据和需求有所不同。关于Pandas库的更多信息和用法，请参考腾讯云的产品介绍链接：Pandas库介绍。