使用Pandas匹配两文件首列公共值拼接第二列数据的实现方法问询

实现代码 #

假设你读取的两个DataFrame分别命名为df1（对应File1）和df2（对应File2），有两种常用实现方式：

方式1：映射法（代码更简洁）

# 提取File2第一列的关键词做映射字典
match_map = df2.set_index(df2[0].str.extract(r'G=(.*)', expand=False))[1].to_dict()
# 直接给File1生成新列
df1[2] = df1[0].map(match_map)

# 如果需要字符串格式的'NaN'可取消注释下一行
# df1[2] = df1[2].fillna('NaN')

方式2：合并法（适合复杂关联场景）

# 提取File2的匹配键
df2['match_key'] = df2[0].str.extract(r'G=(.*)')
# 左连接保留File1全部行
res_df = df1.merge(
    df2[['match_key', 1]],
    left_on=0,
    right_on='match_key',
    how='left'
)
# 清理列名得到最终结果
res_df = res_df.drop(columns='match_key').rename(columns={'1_y': 2})

说明 #

两种方式输出结果都和你需求的File1#完全一致，匹配不到的位置默认填充pandas空值NaN，按需调整填充格式即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LoganLee