根据来自另一个数据框的2个条件创建新的数据框列

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和数据框：

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]})

1. 接下来，使用条件筛选函数（例如，loc）根据两个条件从df1中选择所需的行：

filtered_df = df1.loc[(df1['A'] > 2) & (df1['B'] < 8)]

1. 然后，将筛选后的行与df2进行合并，并创建一个新的列：

merged_df = pd.concat([filtered_df, df2], axis=1)

最终，你将获得一个新的数据框merged_df，其中包含了符合条件的df1行和df2的数据。

上述方法是使用Python中的pandas库来实现的，pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和方法来处理数据。在腾讯云中，你可以使用云服务器Elastic MapReduce（EMR）服务来处理大规模数据和执行复杂的数据操作任务。EMR提供了一种可扩展的云计算解决方案，使得处理大规模数据变得更加简单和高效。

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