如何基于第一个dataframe的列值从另一dataframe添加新列

你可以用pandas的关联或映射功能实现需求，以下是两种常用的实现方式：

方法1：左连接匹配（适用多字段匹配场景） #

以df的所有行为基准，按省份字段匹配population表的人口数据，保留df全部原有行：

import pandas as pd

# 确保两个表的省份列名、值格式完全一致（拼写、大小写、无前后空格）
merged_df = pd.merge(
    left=df,
    right=population,
    on='Province', # 若两个表省份列名不同，可替换为left_on='df的省份列名', right_on='population的省份列名'
    how='left'
)

方法2：字典映射（适用单字段一对一匹配，运行效率更高） #

先把population转换为「省份-人口」的映射字典，再给df新增列直接映射取值：

# 构造省份到人口的映射字典
pop_map = population.set_index('Province')['Population'].to_dict()
# 直接给原df新增Population列
df['Population'] = df['Province'].map(pop_map)

注意事项 #

• 匹配前先检查population的省份列是否有重复值，避免匹配后行数异常增多，检查命令：population['Province'].duplicated().any()，返回True时先做去重处理
• 匹配后可检查人口列是否有缺失值：df['Population'].isnull().sum()，返回值大于0说明df中存在population表里没有收录的省份，需要核对拼写或补充人口数据
• 若需要保留示例的列顺序，可以在最终输出前手动调整列序：df = df[['Product', 'Province', 'Quantity', 'Population']]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cugara