怎么把根据主键把一个dataframe的值匹配到另一个dataframe的新增列上

如果你想根据主键将一个DataFrame的值匹配到另一个DataFrame的新增列上，你可以使用`merge`函数来实现。`merge`函数可以根据指定的主键将两个DataFrame进行合并，并将匹配的值添加到目标DataFrame的新增列上。

以下是一个示例代码，演示了如何使用`merge`函数进行匹配：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data1 = {'key': ['A', 'B', 'C', 'D'],
         'value': [1, 2, 3, 4]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'key': ['B', 'C', 'D', 'E'],
         'new_value': [5, 6, 7, 8]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 根据主键匹配值
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

# 输出合并结果
print(merged_df)

在上述示例中，首先创建了两个示例数据集`df1`和`df2`，它们都包含一个主键列`key`。然后，使用`merge`函数将这两个DataFrame按照主键列进行合并，并使用`how='left'`参数指定左连接方式。这样，新的列`new_value`就会被添加到目标DataFrame `df1`上，并根据主键进行匹配。最终的合并结果存储在`merged_df`中，并可以进行输出或进一步处理。

请注意，上述示例中使用的是左连接方式(`how='left'`)，意味着保留左侧DataFrame的所有行，并将匹配的值添加到新增列上。你可以根据实际需求选择不同的连接方式，如内连接(`how='inner'`)、右连接(`how='right'`)等。此外，如果主键列的列名不同，可以使用`left_on`和`right_on`参数来指定不同的列名进行匹配。