如何用Python基于匹配条件合并两个Excel数据集并添加新列？

提取典礼编号中的数字 #

先从df1的ceremony_number列里提取纯数字，把"1st""2nd"这类格式转成对应整数：

import re
df1['ceremony_num'] = df1['ceremony_number'].apply(lambda x: int(re.search(r'\d+', x).group()))

匹配df2的日期列 #

方法一：用map快速关联 #

把df2的index设为索引，直接用提取出的数字列映射对应的日期：

df1['date_oscar'] = df1['ceremony_num'].map(df2.set_index('index')['dates'])

方法二：用merge合并数据 #

如果更习惯用合并操作，直接按数字列匹配：

df1 = df1.merge(df2, left_on='ceremony_num', right_on='index', how='left')
# 重命名列并清理临时列
df1.rename(columns={'dates': 'date_oscar'}, inplace=True)
df1.drop(columns=['ceremony_num', 'index'], inplace=True)

避免空DataFrame的关键细节 #

• 确保df2的index列和提取出的ceremony_num都是整数类型，类型不匹配会导致匹配失败
• 检查df1的ceremony_number格式是否统一，遇到非标准格式（比如含特殊字符）要先清理
• 合并时用how='left'，保留df1所有原始行，防止因匹配不上丢失数据导致空DataFrame

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