如何按ID将DataFrame间的值复制应用到对应分组的所有行？

看起来你需要把DF2里每个参与者的单行补充数据，批量映射到DF1对应参与者的所有观测行里——这在数据分析里是非常常见的一对多合并场景，用Pandas的merge方法就能轻松搞定，具体步骤如下：

1. 先确保导入Pandas #

如果还没导入库的话，先执行这行：

import pandas as pd

2. 执行左连接合并 #

核心代码就一行，通过id列把两个DataFrame关联起来，how='left'会保证DF1的所有行都被保留，同时自动把DF2的对应字段复制到每一行：

merged_df = pd.merge(DF1, DF2, on='id', how='left')

合并后的效果 #

运行完上面的代码，你会得到这样的结果（用表格直观展示）：

补充说明 #

• 之所以用how='left'：是为了确保DF1里的所有观测记录都不会丢失，哪怕DF2里没有对应id的数据（当然你的案例里每个id都有匹配，不过这是通用的稳妥做法）
• 如果两个DataFrame的id列名不一样：比如DF1里是participant_id，DF2里是id，可以用left_on和right_on分别指定关联字段：

  merged_df = pd.merge(DF1, DF2, left_on='participant_id', right_on='id', how='left')
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bartosz M