是的,可以使用pandas库中的merge()函数来在多个列之间进行关联,并在相同的数据帧上使用结果创建新的列。
merge()函数的语法如下:
pandas.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True)
参数说明:
示例代码如下:
import pandas as pd
# 创建左侧数据帧
left_df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})
# 创建右侧数据帧
right_df = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3']})
# 在相同的数据帧上使用result创建新的列
result = pd.merge(left_df, right_df, on='key')
print(result)
输出结果如下:
A B key C D
0 A0 B0 K0 C0 D0
1 A1 B1 K1 C1 D1
2 A2 B2 K2 C2 D2
3 A3 B3 K3 C3 D3
以上代码中,我们创建了一个左侧数据帧left_df
和一个右侧数据帧right_df
,它们都包含一个列名为'key'的列。然后,我们使用merge()函数将两个数据帧按照'key'列进行关联,并在相同的数据帧上使用结果创建了新的列。最后,我们打印输出了结果。
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