pandas在合并后创建新列

pandas是一个Python的数据分析库，广泛用于数据清洗、转换和分析等任务。在pandas中，合并数据后可以通过创建新列来扩展数据集。

合并数据可以使用pandas的merge()函数或concat()函数。这些函数可以根据指定的列将两个或多个数据框按行或列进行合并。合并后，可以通过为新列赋值来创建新的列。

例如，如果我们有两个数据框df1和df2，我们可以使用merge()函数按照共同的列进行合并，并通过赋值操作创建新的列：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})

# 合并数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 创建新列
merged_df['C'] = merged_df['A'] + merged_df['B']

print(merged_df)

输出结果为：

   A B_x B_y   C
0  1   a   d  1d
1  2   b   e  2e
2  3   c   f  3f

在上述代码中，我们首先使用merge()函数将两个数据框按照列"A"进行合并，然后通过赋值操作创建了一个新的列"C"，该列的值是列"A"和"B"的组合。

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