Python pandas如何将df1的Marks值赋值给df2中同姓名的不同行

方法1：字典映射*（推荐，执行效率高，完全保留原df2行顺序）* #

将df1转为姓名-分数的映射字典，直接给df2的Marks列赋值即可：

import pandas as pd

# 你已有的数据初始化代码
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['rumul', 'rahul',
                             'ravi', 'imran'],
                    'Marks': [5, 20, 8, 12]})
 
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['rumul', 'rahul',
                             'rahul', 'ravi',
                             'imran','ravi', 'ravi','imran','rahul','ravi'],
                    'Marks': ['','','','','','','','','','']})

# 核心填充代码
name_score_map = df1.set_index('Name')['Marks'].to_dict()
df2['Marks'] = df2['Name'].map(name_score_map)

# 若df2存在df1中没有的姓名，可指定默认填充值，示例默认填0
# df2['Marks'] = df2['Name'].map(name_score_map).fillna(0)

方法2：左连接实现 #

如果习惯用表关联逻辑处理，可以用左连接实现，同样保留原df2的行顺序：

# 先删除df2原有空的Marks列，再和df1基于Name字段左连接
df2 = df2.drop('Marks', axis=1).merge(df1, on='Name', how='left')

两种方法最终得到的df2都和你给出的预期输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jason