pandas两DataFrame合并仅保留df1的code数据及join返回NaN问题

你之前操作返回全NaN主要是两个问题：

• 列名大小写不匹配：join参数中写的关联键是'Code'（首字母大写），但两个DataFrame的实际关联列名为小写的'code'，无法匹配到对应关联字段
• join方法的逻辑限制：join默认按索引对齐，如果你用on参数指定左表的关联列，右表必须提前把对应关联列设置为索引，否则也会匹配失败

优先推荐用merge方法实现，逻辑更直观，不需要修改原表索引：

import pandas as pd

# 你的原表定义
df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2],['c', 3],['d', 4],['e', 5],['f', 5]],
                   columns=['code', 'value1'])
df2 = pd.DataFrame([['a', 11], ['b', 12],['c', 13],['d', 14],['e', 15],['f', 16],['g', 17], ['h', 2],['i', 3],['j', 4],['k', 5],['l', 5]],
                   columns=['code', 'value2'])

# 合并代码：how='left'表示保留左表df1的所有行，只匹配df2中code一致的记录
df_result = pd.merge(df1, df2, on='code', how='left')

如果要使用join方法，需要先把df2的索引设置为code列，修正后的写法如下：

df_result = df1.join(df2.set_index('code'), on='code')

两种写法得到的结果一致，都会保留df1的a-f共6行数据，同时新增匹配正确的value2列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mhooper