Pandas两个DataFrame值匹配后新增对应Name列实现方法咨询

实现方案 #

你可以通过以下两种方式实现需求，优先推荐性能更高的字典映射方案：

方案1：字典映射（推荐） #

先将第一个DataFrame转为Values到Name的映射字典，再对第二个DataFrame的匹配列做映射：

# 构建值到名称的映射字典
name_mapper = df1.set_index('Values')['Name'].to_dict()
# 新增Name列，匹配失败填充为not found
df3 = df2.assign(Name=df2['Values2'].map(name_mapper)).fillna({'Name': 'not found'})
# 若需要对齐期望的列顺序，补充以下代码
df3 = df3[['Values2', 'Name', 'Score', 'Address', 'Group', 'Remark', 'Grade']]

该方案逻辑简洁，大数据量下性能远高于循环或匹配判断方法。

方案2：左连接实现 #

也可以通过pandas的merge左连接实现：

# 左连接匹配字段
df3 = df2.merge(df1, left_on='Values2', right_on='Values', how='left')
# 填充未匹配的Name值，删除多余列
df3['Name'] = df3['Name'].fillna('not found')
df3 = df3.drop(columns=['Values'])
# 调整列顺序和期望输出一致
df3 = df3[['Values2', 'Name', 'Score', 'Address', 'Group', 'Remark', 'Grade']]

两种方案运行后输出的结果均和你给出的期望结构完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user890234