Python 在pandas中创建新列，该列将根据条件获取值

我有两个数据库： 数据库一： 有关于观察名称的数据，以及每次观察所采取的不同测量，例如：

和数据库2，其中包含相同名称的观察结果（但不是全部）和每个观察结果的carbom测量值

我想执行以下步骤： -在数据库1中添加空列 -如果Database2中的名称在Database1中，我想获取碳值并将其添加到新列中

如果没有，请将其留空

我试着写些东西，但这确实是个开始，我觉得被卡住了：

NaN = np.nan
df['carbon'] = NaN


for i in df.loc['name']:
    if i in df_chemo.loc['sample name'] is in df.loc['name']:

我知道这只是开始，但我觉得我不知道如何写我想要的

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我的最终目标是：在数据库1中添加一个新列，该列只有在名称匹配时才具有来自数据库2的值。

您要查找的是

合并方法：

df=df.merge（df_chemo，how='left'，on='name'）

例如：

将熊猫作为pd导入
df1=pd.DataFrame（{'x'：[1,2,1,4]，'y'：[11,22,33,44]}）
打印（df1，end='\n-------------\n'）
df2=pd.DataFrame（{'x'：[1,2,5,7]，'z'：list（'abcd'）}）
打印（df2，结束='\n--------------------\n'）
打印（df1.merge（df2，on='x'，how='left'））

输出：

   x   y
0  1  11
1  2  22
2  1  33
3  4  44
 ------------- 
   x  z
0  1  a
1  2  b
2  5  c
3  7  d
 ------------- 
   x   y    z
0  1  11    a
1  2  22    b
2  1  33    a
3  4  44  NaN

你的数据令人困惑。多个相同的名称（18B）如何具有相同的测量值？他们在不同的时间吗？如果是的话，有什么区别吗？它们是相同的项目，不同的时间。但是我仍然需要通过下面的
merge
函数附加相同的值。它应该可以满足您的需要。是的，我正在尝试，但由于某些原因，我仍然在使用键（name/sample\u name）do
df\u chemo.rename（columns={'sample\u name'：'name'）时出错。