根据两个数据帧之间的条件为新列赋值
，可以通过使用pandas库来实现。
首先，我们需要导入pandas库：
import pandas as pd然后，我们可以创建两个数据帧，假设一个为df1，另一个为df2：
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15, 16]})接下来，我们可以使用条件语句来为新列赋值。假设我们想要根据df1的'A'列大于2的行来给df2添加一个新列'E'，并将其赋值为df2的'D'列的值：
df2['E'] = df2['D'].where(df1['A'] > 2)在上述代码中，我们使用了where函数来根据条件选择性地赋值。如果条件满足，则将df2的'D'列的值赋给新列'E'，否则将赋值为NaN。
最后，我们可以打印输出df2来查看结果：
print(df2)完整的代码如下：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, 15, 16]})
df2['E'] = df2['D'].where(df1['A'] > 2)
print(df2)这样，我们就根据两个数据帧之间的条件为新列赋值了。在实际应用中，可以根据具体的需求和条件来进行相应的操作和赋值。
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