如何让合并生成的merged_data包含原DataFrame df的所有列？

你的代码只保留了从文件读取的Case相关列和folder_file_id，完全没关联原df的其他列（比如除File ID、File Name外的字段）。下面提供两种实用方案：

方案一：合并后关联原df（最简修改） #

基于你现有代码，只需要加两步就能把原df的所有列带进来：

1. 先给原df生成和代码中一致的folder_file_id列：

df['folder_file_id'] = df['File ID'].str.strip() + '_' + df['File Name'].str.strip()

2. 执行你原来的代码生成merged_data后，用folder_file_id做关联键，把原df的列合并进去：

merged_data = merged_data.merge(df, on='folder_file_id', how='left')

这样最终的merged_data就会包含原df的全部列，加上从文件读取的各个Case列。

方案二：循环时直接携带原df列（更高效） #

如果原df数据量较大，循环时直接把原df行信息和文件数据结合，避免后续的merge操作：

import pathlib
import pandas as pd

root_path = pathlib.Path('root')

data_list = []
for count, (idx, row) in enumerate(df.iterrows(), 1):
    folder_name = row['File ID'].strip()
    file_name = row['File Name'].strip()
    file_path = root_path / folder_name / file_name
    folder_file_id = f'{folder_name}_{file_name}'

    # 读取文件数据
    file_data = pd.read_csv(file_path, header=None, sep='\t',
                            names=['Case', 'Value'],
                            memory_map=True, low_memory=False)
    
    # 把原df当前行的所有列复制到file_data的每一行
    file_data = file_data.assign(**row.to_dict(), folder_file_id=folder_file_id)
    
    data_list.append(file_data)
    print(count)

# 合并数据并转成宽表，直接得到包含原df所有列的结果
merged_data = pd.concat(data_list).pivot_table(
    index=[col for col in df.columns] + ['folder_file_id'],
    columns='Case',
    values='Value',
    aggfunc='first'  # 若同一Case有重复值，取第一个，可按需调整
).reset_index()

注意事项 #

• 如果原df存在重复的folder_file_id，需根据实际需求调整pivot_table的aggfunc参数（比如用mean取均值），或者提前对原df去重。
• 方案二中的file_data.assign(**row.to_dict())可以快速把原df的所有列复制到文件数据中，比逐个列赋值更简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DeepLearner123