Pandas合并两个含匹配ID列的DataFrame，为DF1新增CODE列且行数不变

• 原有代码同时传入on='ID'和right_index=True参数，pandas执行合并时的匹配逻辑为：取DF1的ID列值匹配DF2的行索引，而非DF2自身的ID列。如果DF2的行索引和ID列取值没有一一对应，就会出现错误匹配，甚至产生多对一/一对多的匹配关系，最终导致合并后行数异常增加。
• how='inner'的合并逻辑会过滤掉DF1中不存在于匹配端的ID，若要严格保证DF3行数和DF1完全一致，优先使用左连接how='left'更稳妥。

方案1：直接按双表的ID列合并（最简便） #

直接指定匹配列为两表共有的ID，无需关联索引：

DF3 = DF1.merge(DF2, on='ID', how='left')

因为DF2中每个ID对应唯一值，合并后DF3的行数会和DF1完全一致，且每行会自动匹配对应ID的CODE值。

方案2：通过索引匹配（适合需要将ID设为DF2索引的场景） #

如果需要保留用右表索引匹配的逻辑，先将DF2的ID列设置为行索引再合并：

# 先将DF2的ID设为行索引
DF2_with_id_index = DF2.set_index('ID')
# 合并：左表用ID列匹配右表索引
DF3 = DF1.merge(DF2_with_id_index, left_on='ID', right_index=True, how='left')

合并后可执行len(DF3) == len(DF1)验证行数是否符合要求，返回True即为正常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dinn_