从一个DataFrame对象中选择一个子集，并根据某一列进行连接。

可以使用 Pandas 库中的 `merge` 方法来实现。

假设我们有两个 DataFrame 对象 `df1` 和 `df2`，它们都有多个列，需要根据其中一列 `col_name` 进行连接。可以通过以下代码实现：

subset1 = df1.loc[:, ['col_name', 'other_col1']]
subset2 = df2.loc[:, ['col_name', 'other_col2']]
result = pd.merge(subset1, subset2, on='col_name')

第一行代码中，使用 `loc` 方法选择了 `df1` 中的所有行和 `col_name`、`other_col1` 两列，生成了一个名为 `subset1` 的 DataFrame 子集。第二行代码中，使用 `loc` 方法选择了 `df2` 中的所有行和 `col_name`、`other_col2` 两列，生成了一个名为 `subset2` 的 DataFrame 子集。第三行代码中，使用 `merge` 方法对 `subset1` 和 `subset2` 进行连接操作，按 `col_name` 列的值进行连接，生成了一个名为 `result` 的新 DataFrame。

这样，我们就得到了按 `col_name` 列连接后的结果，其中每个不同的 `col_name` 对应一个包含两个其他列的新行。如果需要按照多个列进行连接，可以在 `on` 参数中传入一个列表。如果需要使用不同的连接方式，例如左连接、右连接、外连接等，可以在 `merge` 方法中传入 `how` 参数。