如何基于Product列将DF2的Product type填充到DF1对应列？

你可以用map()函数直接填充DF1的现有列，完全不会新增冗余列，步骤如下：

1. 从DF2创建产品类型映射字典
   把DF2的Product列作为键，Product type列作为值，生成匹配用的字典：

   product_type_map = DF2.set_index('Product')['Product type'].to_dict()
   

2. 填充DF1的Product type列
   用DF1的Product列匹配映射字典，直接赋值给原有的空列：

   DF1['Product type'] = DF1['Product'].map(product_type_map)
   

特殊情况处理 #

如果DF1中存在DF2未收录的产品，map()会返回NaN，要是想保留原列的空值（而非替换成NaN），可以加上fillna()：

DF1['Product type'] = DF1['Product'].map(product_type_map).fillna(DF1['Product type'])

替代方案（基于merge但清理临时列） #

如果你更习惯用merge()，可以合并后覆盖原列再删除临时生成的列：

# 只合并需要的列，避免引入多余数据
DF1 = DF1.merge(DF2[['Product', 'Product type']], on='Product', how='left', suffixes=('', '_temp'))
# 用临时列覆盖原列
DF1['Product type'] = DF1['Product type_temp']
# 删除临时列
DF1.drop('Product type_temp', axis=1, inplace=True)

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