Pandas是否有内置函数实现指定的DataFrame列匹配赋值操作？

• 用map()方法就能实现你的需求，单行代码搞定，大数据量下效率和稳定性都比循环、merge更优：

  df2['empty_column'] = df2['comon_values_column'].map(df1.set_index('comon_values_column')['other_column'])
  

• 逻辑说明：

  1. 先将df1以comon_values_column为索引，提取other_column生成一个索引唯一的Series，这个Series的索引就是匹配键，值就是要填充的目标内容
  2. 调用df2中comon_values_column的map()方法，自动将每个值对应的Series内容填充到empty_column，df2中的重复值会自动对应重复填充，完全等价于你写的循环逻辑
  3. 对比merge：merge会生成临时DataFrame，大数据量下内存开销大，还可能因为匹配逻辑产生意外的重复行；而map基于索引映射，行为更直观，内存效率更高

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dimitris