dataframeA和dataframB合并，依据是dfA的列A等于dfB的列C

可以使用 pandas 中的 merge 函数实现这个操作。具体代码如下：

merged_df = pd.merge(dfA, dfB, left_on='A', right_on='C')

其中，left_on 和 right_on 分别指定两个 DataFrame 中进行合并的列名。这里以 dfA 的列 A 与 dfB 的列 C 进行合并。合并后的结果存储在 merged_df 变量中。

相关问题

dataframeA和dataframB合并，依据是dfA的列A、列B等于dataframeA和dataframB合并，依据是dfA的列A、列B依次等于dfB的列C和列B，

可以使用`merge`函数对`dfA`和`dfB`进行合并，指定`dfA`的`A`列和`dfB`的`C`列相等，同时指定`dfA`的`B`列和`dfB`的`B`列相等时才进行合并。具体代码如下：

merged_df = pd.merge(dfA, dfB, left_on=['A', 'B'], right_on=['C', 'B'])
merged_df = merged_df.drop('C', axis=1)

其中，`left_on`和`right_on`参数指定了参与合并的列，`drop`函数删除了多余的列。

dataframeA和dataframB合并，依据是dfA的列A等于dfB的列C、dfA的列B等于dfB的列B，

这个问题跟你之前问的一样，我给你的答案也一样，可以使用`merge`函数对`dfA`和`dfB`进行合并，指定`dfA`的`A`列和`dfB`的`C`列作为合并的依据，同时指定`dfA`的`B`列和`dfB`的`B`列相等时才进行合并。具体代码如下：

merged_df = pd.merge(dfA, dfB, left_on='A', right_on='C')
merged_df = merged_df[merged_df['B'] == merged_df['B_y']].drop(['C', 'B_y'], axis=1)
merged_df = merged_df.rename(columns={'B_x': 'B'})

其中，`left_on`和`right_on`参数指定了参与合并的列，`drop`函数删除了多余的列，`rename`函数重命名了列名。