Pandas两个DataFrame按name列匹配替换对应Code列值的问题

错误原因 #

df.replace()默认会扫描整个DataFrame的所有单元格，只要单元格值匹配字典的键就会执行替换，所以你name列的1234567刚好命中字典的键，被错误替换为了H74，原代码没有指定替换规则仅作用于Code列、且匹配条件是name列的值相等。

正确实现方案 #

方案1：使用map方法（最简单高效） #

注意不要用dict作为变量名，这是Python内置关键字，会覆盖原生功能：

# 构建name到Code的映射字典
code_map = df1.set_index('name')['Code'].to_dict()
# 按name列匹配映射Code值，未匹配到的保留df2原有Code
df2['Code'] = df2['name'].map(code_map).fillna(df2['Code'])

方案2：使用merge方法（适合多字段匹配的复杂场景） #

# 左连接合并两个DataFrame，区分不同来源的Code列
df2 = df2.merge(df1, on='name', how='left', suffixes=('', '_df1'))
# 优先取df1的Code，未匹配到的用df2原有Code填充
df2['Code'] = df2['Code_df1'].fillna(df2['Code'])
# 删除合并产生的多余列
df2.drop('Code_df1', axis=1, inplace=True)

两种方案执行后都可以得到你预期的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jnord