以下是一个示例代码，演示如何按键合并数据帧，并将重复数据作为新列：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E'], 'value': [5, 6, 7]})

# 使用merge函数按键合并数据帧，并将重复数据作为新列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left', suffixes=('_df1', '_df2'))
merged_df['is_duplicate'] = merged_df['value_df1'] == merged_df['value_df2']

# 打印合并后的数据帧
print(merged_df)

输出结果如下：

  key  value_df1  value_df2  is_duplicate
0   A          1        NaN         False
1   B          2        5.0         False
2   C          3        NaN         False
3   D          4        6.0         False

在这个示例中，我们使用了merge函数来按键合并两个数据帧df1和df2。on='key'表示按照key列进行合并。how='left'表示使用左连接，即保留df1中的所有行。suffixes=('_df1', '_df2')表示给重复列名添加后缀，以区分来自不同数据帧的列。最后，我们创建了一个新列is_duplicate，判断value_df1和value_df2是否相等，以标记重复数据。