根据不同大小的另一个数据框在数据框上添加新列

，可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列将两个数据框进行合并，并在合并后的数据框上添加新列。

具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

1. 创建两个数据框 df1 和 df2：

df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve']})

df2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 3, 5],
                    'Age': [25, 30, 35]})

1. 使用 merge() 函数将两个数据框合并，并根据 ID 列进行匹配：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')

在上述代码中，参数 on='ID' 表示根据 ID 列进行匹配，参数 how='left' 表示使用左连接方式合并，即保留 df1 的所有行。

1. 合并后的数据框 merged_df 将包含原始数据框 df1 的所有列，以及 df2 中的新列 Age。如果 df1 中的某些行在 df2 中没有匹配到对应的值，则新列 Age 的值为 NaN。

合并后的数据框 merged_df 可以根据具体需求进行进一步处理和分析。

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