如何基于共有列C|L|O|D|LN合并两个结构一致的DataFrame

直接使用Pandas的merge内连接即可完成需求，具体操作如下：

• 首先定义5个关联键的列表

join_keys = ["C", "L", "O", "D", "LN"]

• 执行内连接合并，内连接仅会保留两个表中关联键完全匹配的行，因为df2只有LN=1的记录，合并结果会自动过滤掉df1中LN≠1的行，无需额外过滤

import pandas as pd

# 合并时可通过suffixes参数自定义非关联列的后缀，区分来自df1和df2的字段
merged_result = pd.merge(
    left=df1,
    right=df2,
    on=join_keys,
    how="inner",
    suffixes=("_df1", "_df2")
)

如果需要额外加校验，也可以合并后再增加过滤逻辑，属于冗余保险操作：

merged_result = merged_result[merged_result["LN"] == 1]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Mack