如何在pandas中使用2个dataframe来映射2列？

在pandas中，可以使用merge函数将两个DataFrame的列进行映射。merge函数可以根据指定的列将两个DataFrame进行合并，并返回一个新的DataFrame。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个DataFrame，假设为df1和df2。
3. 使用merge函数将两个DataFrame进行合并，并指定要进行映射的列：merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='column1', right_on='column2')。其中，'column1'和'column2'分别是df1和df2中要进行映射的列名。
4. 可选步骤：如果需要保留所有行，包括没有匹配到的行，可以使用how参数进行设置。例如，merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='column1', right_on='column2', how='outer')。
5. 最后，可以通过访问merged_df的列来获取映射后的结果。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6], 'D': ['d', 'e', 'f']})

# 使用merge函数进行映射
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C')

# 打印映射结果
print(merged_df)

这个例子中，df1的列'A'和df2的列'C'进行了映射，最终得到的merged_df包含了映射后的结果。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS等。你可以通过访问腾讯云官网获取更多关于这些产品的详细信息和介绍。