如何使用pandas 使 基础信息表中的始发地和目的地，匹配要清洗的数据始发地和目的地，将始发地和目的地都匹配的新加一列打上“自身”的标签

你可以使用 pandas 中的 merge() 函数将基础信息表和要清洗的数据表按照始发地和目的地进行匹配，然后使用 loc[] 函数筛选出始发地和目的地都匹配的数据，最后新增一列并打上“自身”的标签。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取基础信息表和要清洗的数据表
basic_info = pd.read_csv('basic_info.csv')
dirty_data = pd.read_csv('dirty_data.csv')

# 按照始发地和目的地进行匹配
merged_data = pd.merge(dirty_data, basic_info, on=['始发地', '目的地'], how='inner')

# 筛选出始发地和目的地都匹配的数据，并新增一列打上“自身”的标签
merged_data.loc[(merged_data['始发地'] == merged_data['始发地_x']) & (merged_data['目的地'] == merged_data['目的地_x']), '标签'] = '自身'

# 将结果保存到新的文件中
merged_data.to_csv('matched_data.csv', index=False)

其中，`on=['始发地', '目的地']` 表示按照始发地和目的地进行匹配，`how='inner'` 表示采用内连接方式进行匹配，`loc[]` 函数内的条件表示始发地和目的地都匹配。最后，将匹配后的结果保存到新的文件 `matched_data.csv` 中。