基于id列合并Pandas DataFrame未获预期结果，求正确实现方法

先看你给出的DataFrame创建代码（修正注释表述）：

import pandas as pd
# 整数列表
lst1 = [1,1,2,2,3]
# 字符串列表
lst2 = ["a","b","c"]

lst3 = [1]
# 字符串列表
lst4 = ["f"]

df1 = pd.DataFrame(list(zip(lst1, lst2)),
               columns =['id', 'str1'])
df2 = pd.DataFrame(list(zip(lst3, lst4)),
               columns =['id', 'str2'])

你需要保留df1中所有id=1的行，并将df2中id=1对应的str2值匹配到每一行。之前用merge/join/concat没得到预期结果，大概率是没指定左连接方式——默认的merge是内连接，只会保留两边共同存在的id行且仅匹配一次，而左连接会保留左表（df1）的所有行，右表（df2）中匹配到的内容对应填充，未匹配的则为NaN。

用左连接合并后，再过滤出id=1的行即可得到目标结果：

# 基于id列左连接两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')
# 筛选id为1的行并重置索引
final_df = merged_df[merged_df['id'] == 1].reset_index(drop=True)
print(final_df)

输出结果：

id str1 str2
0   1    a    f
1   1    b    f

注：你给出的预期结果里第一行的a1应为笔误，正确值是1。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alexandra