如何从pandas中的另一个DataFrame中选择2列之间具有特定值的行？

要从pandas中的另一个DataFrame中选择两列之间具有特定值的行，可以使用条件筛选和合并操作。

首先，假设有两个DataFrame：df1和df2。我们想要选择df2中列A和列B之间具有特定值的行。

可以使用条件筛选操作来实现这个目标。首先，创建一个布尔条件，用于判断df2中列A和列B之间的值是否满足特定条件。例如，我们想要选择列A大于10且列B小于5的行，可以使用以下代码：

condition = (df2['A'] > 10) & (df2['B'] < 5)

接下来，使用条件筛选操作选择满足条件的行：

selected_rows = df2[condition]

这样，selected_rows就是满足条件的行的子集。

如果想要将df1和df2中的数据合并，可以使用merge操作。假设df1和df2中都有一个共同的列名为"key"，可以使用以下代码将两个DataFrame中满足条件的行合并：

merged_df = pd.merge(df1, selected_rows, on='key', how='inner')

这样，merged_df就是df1和df2中满足条件的行的合并结果。

总结起来，从pandas中的另一个DataFrame中选择两列之间具有特定值的行，可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个布尔条件，用于判断两列之间的值是否满足特定条件。
2. 使用条件筛选操作选择满足条件的行。
3. 如果需要，可以使用merge操作将满足条件的行合并到另一个DataFrame中。

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