如何使用Pandas合并两个DataFrame以获取预期输出？

首先，我明白你想要的是把两个DataFrame基于OBJECTID列对齐，保留df1的所有行，同时把df2中匹配的Test Number值填充进去，不匹配的位置留空。咱们一步步来：

1. 先处理df2的索引问题 #

你提到df2是切片得到的，索引起始值为2——这个切片后的索引其实和我们要用来合并的OBJECTID列没关系，所以第一步要把它处理掉：

# 重置df2的索引，丢弃原来的切片索引（drop=True避免把旧索引变成新列）
df2 = df2.reset_index(drop=True)

2. 统一列名（可选但更清晰） #

看你的df1表头是OBJECTID，df2是ObjectID，大小写不一致可能会导致合并失败，先把列名统一：

df2 = df2.rename(columns={'ObjectID': 'OBJECTID'})

3. 用左连接合并两个DataFrame #

我们需要保留df1的所有行，只匹配df2中OBJECTID相同的记录，所以用how='left'的merge操作：

import pandas as pd

# 执行左合并，基于OBJECTID列对齐
merged_df = df1.merge(df2, on='OBJECTID', how='left')

4. 调整输出格式（可选） #

如果你的预期输出里空值显示为空白而不是NaN，可以替换一下：

merged_df = merged_df.fillna('')

这样得到的结果就和你期望的结构一致了：df1的所有行都保留，df2中存在的OBJECTID对应的Test Number会填充到对应行，不存在的位置就是空白。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者geojasm