Pandas如何基于两DataFrame匹配值更新列及原apply方法失效原因

• 核心原因是in操作符对Pandas Series的匹配逻辑不符合预期：当你直接使用x in receipts['Request Number']时，Pandas默认检查的是receipts['Request Number']的行索引是否包含x，而非检查该列的取值是否包含x，这就导致绝大多数匹配逻辑都会返回False。
• 次要可能原因是两表Request Number列的数据类型不一致：例如Orders表中该列是整数类型1234，Receipts表中是字符串类型"1234"，或是某一列的取值存在首尾空格、格式差异，就算匹配逻辑正确也无法命中。

直接用Pandas内置的isin()方法完成匹配，该方法专门用于判断序列中的值是否存在于另一个可迭代对象中，且性能远高于自定义apply遍历：

# 基础写法，要求两列数据类型完全一致
orders['Received'] = orders['Request Number'].isin(receipts['Request Number'])

# 兼容类型差异的写法，统一转为字符串后再匹配
orders['Received'] = orders['Request Number'].astype(str).isin(receipts['Request Number'].astype(str))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ronald Langeveld