如何仅当Name为John时执行Pandas Merge，其余显示0？

需求说明：现有两个DataFrame，仅当Name字段为John时，合并并显示df2中对应的Class值，其余行的Class字段显示0。

步骤1：准备数据与基础合并 #

先执行左连接合并，确保保留df1的所有行，并匹配df2中的对应数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义原始DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Tom', 'Simon', 'Jose'], 
                    'Age': [5, 6, 4, 5]})

df2 = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Tom', 'Jose'],
                    'Class': ['Second', 'Third', 'Fifth']})

# 左连接合并两个DataFrame
merged_df = df1.merge(df2, on='Name', how='left')

步骤2：按条件替换Class字段 #

用高效的numpy.where方法，仅保留Name为John的Class值，其余替换为0：

merged_df['Class'] = np.where(merged_df['Name'] == 'John', merged_df['Class'], 0)

如果不想引入numpy，也可以用apply方法实现：

merged_df['Class'] = merged_df.apply(lambda row: row['Class'] if row['Name'] == 'John' else 0, axis=1)

最终结果 #

执行上述代码后，输出的merged_df如下：

Name  Age    Class
0   John    5  Second
1    Tom    6       0
2  Simon    4       0
3   Jose    5       0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者spartacus8w2039