无法直接merge时基于另一DataFrame新增关联列并过滤行的实现问题

解决方案 #

你完全可以用merge实现需求，选择**内连接（inner join）**模式即可自动过滤掉没有匹配object的行，具体实现逻辑如下：
内连接的特性就是仅保留关联键在两个表中同时存在的行，刚好匹配你需要的删除无匹配行的要求，不需要额外做过滤处理。你原代码中Yes对应值写为1.1属于笔误，调整为需求要求的1.0即可。

实现代码 #

import pandas as pd

# 转换number3的取值
df_2['number3'] = df_2['number3'].replace(to_replace=['No', 'Yes'], value=[0.0, 1.0])
# 提取关联需要的字段，避免value1、value2等冗余字段带入结果
df_2_for_merge = df_2[['object', 'number3']]
# 内连接合并
result_df = pd.merge(df_1, df_2_for_merge, on='object', how='inner')

运行后得到的result_df就是你需要的预期结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者johnnydoe