如何基于df1删除df2冗余列并添加df3指定列？

先给你正确的处理步骤，再说说你之前代码的问题：

正确代码 #

步骤1：保留df2与df1的共同列 #

因为df2是由df1合并而来，df1的所有列都包含在df2中，直接提取这些列即可：

# 提取df2中与df1一致的列
df2 = df2[df1.columns]

步骤2：添加df3中指定的列 #

用join方法（或按列方向的concat）完成拼接，注意要保证两个DataFrame的索引对齐（索引不匹配会导致新增列出现NaN值）：

# 添加df3中名为'Name'的列
df2 = df2.join(df3['Name'])
# 也可以用按列拼接的concat，效果相同
# df2 = pd.concat([df2, df3['Name']], axis=1)

你之前代码的问题 #

• 第一个代码df2 = df2[(df1.column) & df3['Name'])：

  1. 语法错误：括号不匹配，且df1.column应为df1.columns（复数形式）；
  2. 逻辑错误：&是布尔运算符，不能用来拼接列名，选列需要用列名列表而非布尔条件。

• 第二个代码df2 = pd.concat([df1, df3['Name'])：

  1. 语法错误：括号不闭合；
  2. 逻辑错误：concat默认按行（axis=0）拼接，不是按列；而且你需要处理的是df2，不是直接拼接df1和df3；如果df1和df3索引完全不匹配，就会返回空值或全NaN的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex