基于Harvest date合并两个DataFrame未达预期，求正确实现方法

你需要的是左连接（left join），而非外连接（outer join）。外连接会保留两个表的所有行，而左连接会严格保留左表（即你的第一个DataFrame df1）的全部行，仅匹配右表中对应Harvest date的记录。

修正后的代码 #

import pandas as pd

# 读取两个DataFrame
df1 = pd.read_csv(r'C:\Flower_weight.csv')
df2 = pd.read_csv(r'C:\Analyses.csv', encoding='unicode_escape')

# 使用左连接合并，确保保留df1的所有行
merged_df = pd.merge(df1, df2, how="left", on="Harvest date")

# 输出合并结果
print(merged_df)

预期合并结果 #

关键说明 #

• how="left"：核心参数，保证df1的每一行都被保留，即使df2中无对应日期的记录（若存在此类情况，对应Content和Thc lvl会显示为NaN）。
• 日期格式一致性：如果合并后出现匹配失败（空值），需检查两个表的Harvest date格式是否完全一致，可统一转为datetime类型确保匹配准确：

  # 统一日期格式为datetime类型
  df1['Harvest date'] = pd.to_datetime(df1['Harvest date'], format='%d.%m.%Y')
  df2['Harvest date'] = pd.to_datetime(df2['Harvest date'], format='%d.%m.%Y')
  

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