如何基于另一DataFrame的ID匹配结果为pandas DataFrame新增列

要实现该需求，直接使用pandas内置的isin()方法即可，一行代码就能完成：
df_A['df_b_presence'] = df_A['ID'].isin(df_B['ID'])

isin()方法会逐个校验df_A中ID列的每个值是否存在于df_B的ID列中，匹配返回True，不匹配返回False，直接赋值给新增的df_b_presence列就可得到预期结果。

完整测试代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造样例df_A
df_A = pd.DataFrame({
    'ID': [5,6,7,8,9,10],
    'color': ['red', 'blue', 'blue', np.nan, 'green', np.nan]
})

# 构造样例df_B
df_B = pd.DataFrame({
    'ID': [7,9,24,1,11,10],
    'characteristic': ['tall', 'short', 'short', 'tall', 'medium', 'tall']
})

# 核心逻辑
df_A['df_b_presence'] = df_A['ID'].isin(df_B['ID'])

# 打印结果
print(df_A)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mmkb