根据其他数据集添加具有重复值的列- pandas (按天将股票市场指数的数据添加到每个股票)。

根据其他数据集添加具有重复值的列是指使用pandas库中的函数，将股票市场指数的数据按天添加到每个股票的数据集中。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：在Python代码中使用import pandas as pd导入pandas库，以便使用其中的函数和方法。
2. 加载股票数据集：使用pandas的read_csv()函数加载股票数据集，将其存储为一个DataFrame对象。例如，可以使用以下代码加载股票数据集：

stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')

1. 加载股票市场指数数据集：同样使用read_csv()函数加载股票市场指数数据集，将其存储为一个DataFrame对象。例如，可以使用以下代码加载股票市场指数数据集：

index_data = pd.read_csv('index_data.csv')

1. 添加具有重复值的列：使用pandas的merge()函数将股票市场指数数据集按照日期列与股票数据集进行合并。合并时，可以选择使用on参数指定合并的列，例如日期列。合并后，可以使用suffixes参数指定重复列名的后缀，以区分两个数据集中的同名列。以下是一个示例代码：

merged_data = pd.merge(stock_data, index_data, on='date', suffixes=('_stock', '_index'))

1. 结果处理：合并后的数据集merged_data将包含原始股票数据集中的所有列，以及股票市场指数数据集中的列。可以根据需要进行进一步的数据处理、分析或可视化。

这样，根据其他数据集添加具有重复值的列的操作就完成了。

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