如何在Python DataFrame中按相同列高效合并两个数据框？

原始数据 #

df1：

A            ANTS         AGE
0            ABC           18
1            ABC           25
3            ABC           24   
2            DEF           20

df2：

ANTS          LOC
ABC           WIND
DEF           FIND

期望结果 #

合并后得到df3：

A            ANTS         AGE    LOC
    0            ABC           18    WIND 
    1            ABC           25    WIND
    3            ABC           24    WIND
    2            DEF           20    FIND

解决方案 #

直接用Pandas的merge()方法，以ANTS列为连接键做左连接即可，能保留df1的所有行，并匹配df2中对应ANTS的LOC值：

import pandas as pd

# 假设df1和df2已创建
df3 = df1.merge(df2, on='ANTS', how='left')

说明 #

• on='ANTS'：指定两个DataFrame用于匹配的共同列名
• how='left'：采用左连接逻辑，保留左表（df1）的所有记录，右表（df2）仅匹配对应行的内容。由于你的df1中所有ANTS值都能在df2找到，用内连接how='inner'结果也一致，但左连接更稳妥，可避免df1存在df2没有的ANTS值时丢失行。

运行上述代码后即可得到目标df3。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3555115