合并DataFrame时生成重复值的实现方法

先构造示例数据（方便你对应自己的实际数据） #

import pandas as pd

# 你的df1结构示例
df1 = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'John', 'Mary', 'Mary'],
    'Animal': ['Dog', 'Cat', 'Bird', 'Fish']
})

# 你的df2结构示例
df2 = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Mary'],
    'Color': ['Blue', 'Pink']
})

核心实现代码 #

直接用merge()方法，按Name列做匹配，它会自动将每个Name对应的Color映射到该Name的所有Animal条目上：

# 默认内连接，只保留两个表中都存在的Name数据
df3 = pd.merge(df1, df2, on='Name')

执行后得到的df3结果：

Name Animal  Color
0   John    Dog   Blue
1   John    Cat   Blue
2   Mary   Bird   Pink
3   Mary   Fish   Pink

补充说明 #

• 如果你需要保留df1中所有的行（哪怕df2里没有对应Name的数据），可以用左连接：

  df3 = pd.merge(df1, df2, on='Name', how='left')
  

• 你之前尝试的concat()/append()是单纯的行/列拼接，不会根据Name做匹配，只会导致数据错位；join()默认按索引匹配，若未将Name设为索引，无法正确关联，而merge()是专门用于按指定列做关联匹配的方法，更适合这种场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NigelThornberry7