Python中合并含相同键同列异值的DataFrame（保留全量ID）

原始数据 #

我们有两个DataFrame：

• df1包含全部ID，部分Name字段为空：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'id': ['A01', 'A02', 'A03', 'A04', 'A05', 'A06','A07'],
                    'Name': ['', '', '', '', 'MKI', 'OPU','']})

• df2包含部分ID，对应Name值与df1可能不同：

df2 = pd.DataFrame({'id': ['A01', 'A05', 'A06', 'A03'],
                    'Name': ['ABC', 'TUV', 'MNO', 'JKL']})

需求 #

保留df1的全部ID，以df2为基准更新Name字段：

• 若df1中Name为空，用df2的对应值替换
• 若两者Name均有值，优先使用df2的值

解决方案 #

通过左连接合并两个DataFrame，然后按优先级生成新的Name字段：

# 左连接合并，保留df1所有ID
merged = df1.merge(df2, on='id', how='left', suffixes=('_df1', '_df2'))

# 优先取df2的Name，无对应值则保留df1的Name
merged['Name'] = merged['Name_df2'].fillna(merged['Name_df1'])

# 提取目标列得到最终结果
df3 = merged[['id', 'Name']].reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(df3)

最终结果 #

执行后得到的df3如下：

id Name
0  A01  ABC
1  A02     
2  A03  JKL
3  A04     
4  A05  TUV
5  A06  MNO
6  A07     

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ZAVERI SIR