Pandas使用另一DataFrame值查询时无法匹配目标值问题排查

in 运算符作用于pandas的Series对象时，判断的是目标值是否存在于Series的索引中，而非Series存储的数值中。你的df2的geoid10列的索引是[0,1,2,3,4]，而df1里的geoid10都是14位左右的大整数，自然不可能匹配到索引值，所以全部返回false。

你可以用小测试验证这个逻辑：执行1 in df2['geoid10']会返回True，因为1是df2.geoid10的合法索引值。

方法1：调整判断逻辑适配需求 #

把判断条件改为取值数组匹配即可：

for gid in df1['geoid10']: 
  if gid in df2['geoid10'].values: 
    print("true")
  else: 
    print("false")

方法2：使用pandas原生方法（更推荐，性能更高） #

不用手动写循环，直接调用isin方法即可批量得到匹配结果：

# 直接返回和df1行数一致的布尔列，对应每个geoid10是否匹配
print(df1['geoid10'].isin(df2['geoid10']))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者quokka