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根据条件从另一个数据框的值向另一个数据框添加新列

，可以通过使用pandas库中的merge()函数来实现。merge()函数可以根据指定的条件将两个数据框进行合并，并将符合条件的值添加到新的列中。

具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建两个数据框df1和df2，假设它们分别为：
创建两个数据框df1和df2，假设它们分别为：
使用merge()函数将两个数据框合并，并根据ID列进行匹配：
使用merge()函数将两个数据框合并，并根据ID列进行匹配：
- 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，即以df1为基准，将df2中符合条件的值添加到新的列中。

查看合并后的数据框：
查看合并后的数据框：
输出结果为：
输出结果为：
- 合并后的数据框中新增了一个名为Value2的列，其中根据条件匹配的值被添加到了相应的行中，未匹配到的值为NaN。

这种方法适用于根据条件从一个数据框中提取值，并将其添加到另一个数据框中的场景。在实际应用中，可以根据具体需求调整合并方式和条件，以满足不同的数据处理需求。

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相关搜索:根据条件向数据框添加列根据多个条件向数据框添加列(基于另一个数据框的值)根据来自其他列的值向数据框添加新列根据行中的条件向数据框添加列比较两个数据框并根据掩码值向数据框添加新列向数据框列表添加新列如何根据其他数据框中的行向数据框中添加新列？向数据框添加新列，其中包含基于数据框年份的值根据其他列向数据框添加列基于另一个数据框中的值向数据框添加列尝试从另一个相关数据框有条件地向pandas数据框添加列根据来自另一个数据框的2个条件创建新的数据框列使用GroupBy向数据框添加新列如何从pandas向子数据框添加新列根据其他数据框添加列数据框根据列条件添加包含来自另一个数据框的值的列创建从另一个数据框列派生的新数据框列向数据框中的新列添加值向数据框添加新类别根据其他2列中的值向数据框中添加新列(需要Pyspark)

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