如何用Pandas按name匹配将df1的对应数据填充到df2

原有代码的错误点 #

• 合并主表颠倒：你需要保留df2的全部name行，匹配df1的字段值，应该以df2为左表，原代码用df1做左表会输出df1的全部行，不符合需求
• 关联键大小写不匹配：两个表的关联字段名是小写name，原代码写为大写NAME，无法正常关联
• 未处理重复字段：df2本身自带三个空的待填充字段，直接合并会生成带后缀的重复字段，无法得到预期结果

正确实现代码 #

方法1：merge关联实现（推荐，逻辑简单清晰）

import pandas as pd

# 读取数据，pd.read_excel本身返回DataFrame，不需要额外嵌套pd.DataFrame
df1 = pd.read_excel('df1.xlsx', sheet_name=0)
df2 = pd.read_excel('df2.xlsx', sheet_name=0)

# 仅保留df2的name列，删掉空的待填充字段后和df1关联
result = df2[['name']].merge(df1, on='name', how='left')

# 如果需要导出结果到Excel执行下面这句即可
# result.to_excel('填充后的df2.xlsx', index=False)

方法2：映射填充实现（直接修改原df2，保留df2原有结构）

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('df1.xlsx', sheet_name=0)
df2 = pd.read_excel('df2.xlsx', sheet_name=0)

# 将df1设置为以name为索引的映射表
name_map = df1.set_index('name')
# 逐个填充字段到df2
for fill_col in ['SCORE', 'height', 'weight']:
    df2[fill_col] = df2['name'].map(name_map[fill_col])

两种方法都会严格保留df2原本的name顺序，即使两个表的name顺序打乱也不影响匹配结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者huaye sun