如果值落入使用pandas的其他数据框的范围内，则添加另一个数据框中的列

如果值落入使用pandas的其他数据框的范围内，则可以通过以下步骤添加另一个数据框中的列：

首先，确保你已经导入了pandas库：import pandas as pd
假设我们有两个数据框，分别为df1和df2，其中df1是我们要添加列的数据框，df2是包含要添加的列的数据框。
首先，我们需要确定用于匹配的列。假设我们要根据df1中的"key"列来匹配df2中的相应值。
使用pandas的merge函数将两个数据框合并。合并时，我们需要指定合并的列以及合并方式。在这种情况下，我们可以使用内连接（inner join）来匹配两个数据框中的相应值。
使用pandas的merge函数将两个数据框合并。合并时，我们需要指定合并的列以及合并方式。在这种情况下，我们可以使用内连接（inner join）来匹配两个数据框中的相应值。
这将创建一个新的数据框merged_df，其中包含了df1和df2中匹配的行。
现在，我们可以从merged_df中选择我们想要的列，并将其添加到df1中。
现在，我们可以从merged_df中选择我们想要的列，并将其添加到df1中。
这将在df1中创建一个名为"new_column"的新列，并将merged_df中的"column_to_add"列的值复制到该列中。
最后，我们可以使用pandas的drop函数删除merged_df中的不需要的列。
最后，我们可以使用pandas的drop函数删除merged_df中的不需要的列。
这将删除merged_df中的"column_to_add"列。