将已知数据结合成新数据

将已知数据结合成新数据，可以使用 Python 中的 Pandas 库，具体是使用数据合并函数来将不同的数据集合并成一个新的数据集。

以下是一个示例代码，假设你有两个已知数据集：

import pandas as pd

# 已知数据1
data1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 已知数据2
data2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})

可以使用 Pandas 中的 merge 函数将这两个数据集合并成一个新的数据集：

# 合并数据
merged_data = pd.merge(data1, data2, on=['A', 'B'])

这将基于列 A 和 B 进行合并，并生成一个新的数据集 merged_data。如果你还有其他的数据需要合并，可以继续使用 merge 函数进行合并。

除了 merge 函数，Pandas 还提供了其他的数据合并函数，如：

- `concat()`：将多个数据集纵向或横向合并。
- `join()`：基于索引或列进行数据合并。
- `append()`：将一个数据集附加到另一个数据集的末尾。

希望这可以帮助你将已知数据结合成新数据。