如何在 Pandas 中添加来自另一个数据框的列？
在本文中，我们将讨论如何在 Pandas 中添加来自另一个数据框的列。
方法 1: 使用连接()
使用这种方法，要添加到第二个数据帧的列首先使用其名称从第一个数据帧中提取。这里，提取的列被分配给一个变量。
语法:data frame 1[“name_of_the_column”]
提取后，只需使用 join()函数将该列添加到第二个数据框中。
语法: Dataframe2.join(“变量名”)
该函数需要参考数据帧来调用，在该数据帧中必须添加列，并且存储提取的列名的变量名必须作为参数传递给它。因此，该列将被添加到第二个数据帧的末尾，其名称与上一个数据帧中的名称相同。
示例:
蟒蛇 3
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"Col1": [1, 2, 3],
"Col2": ["A", "B", "C"],
"Col3": ["geeks", "for", "geeks"]})
print("First dataframe:")
display(df1)
df2 = pd.DataFrame({"C1": [4, 5, 6],
"C2": ["D", "E", "F"]})
print("Second dataframe:")
display(df2)
extracted_col = df1["Col3"]
print("column to added from first dataframe to second:")
display(extracted_col)
df2 = df2.join(extracted_col)
print("Second dataframe after adding column from first dataframe:")
display(df2)
输出:
方法 2: 使用插入()
方法与上面相同-要添加的列首先被提取并分配给一个变量，然后被添加到另一个数据帧。这里的不同之处在于，这种方法可以自由地将列放在任何地方，如果需要，可以使用不同的列名。
语法:插入(位置，“new_name”，“extarcted_column”)
这里，希望插入列的索引代替位置被传递。new_name 可以用应该重命名的列名替换，extracted_column 是第一个 dataframe 中的列。
示例:
蟒蛇 3
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({"Col1": [1, 2, 3],
"Col2": ["A", "B", "C"],
"Col3": ["geeks", "for", "geeks"]})
print("First dataframe:")
display(df1)
df2 = pd.DataFrame({"C1": [4, 5, 6],
"C2": ["D", "E", "F"]})
print("Second dataframe:")
display(df2)
extracted_col = df1["Col3"]
print("column to added from first dataframe to second:")
display(extracted_col)
df2.insert(1, "C3", extracted_col)
print("Second dataframe after adding column from first dataframe:")
display(df2)
输出:
