Pandas合并不同长度数据集：保留左表全量行并匹配右表字段

问题原因 #

你之前的两种写法返回仅800行的核心原因是都使用了**内连接（inner）**逻辑：内连接只会保留两个表中Name字段取值一致的交集数据，自然行数和更小的df2对齐。

正确实现方法 #

方法1：使用merge左连接（最推荐） #

左连接（how='left'）会完整保留左表（此处即放在前面的df1）的所有行，右表df2中匹配不到的字段自动填充空值，完全符合你的需求：

df = df1.merge(df2, how='left', on='Name')

运行后返回的df行数就是df1的1200行，df2缺失的姓名对应的Country、Telephone字段会自动留空。

方法2：使用join方法 #

如果偏好基于索引拼接，可使用join方法指定左连接逻辑：

df = df1.set_index('Name').join(df2.set_index('Name'), how='left').reset_index()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LdM