如何按指定SKU列表合并两个Pandas DataFrame？左连接无效求助

嗨，我来帮你搞定这个问题！你现在遇到的问题是用左连接没得到想要的结果，这很正常——因为左连接（how='left'）的作用是保留左表（df1）的所有行，只把右表（df2）中匹配的数据合并进来，所以它不会过滤掉df1里不在df2中的SKU行。

你想要的是只保留df1中SKU存在于df2里的行，这里有两种简单有效的方法：

方法1：使用内连接（Inner Merge） #

内连接会只保留两个表中匹配成功的行，正好符合你的需求。修改你的代码为：

df3 = df1.merge(df2, how='inner', on='SKU')

运行后得到的df3就是你想要的结果，只包含df2中列出的SKU对应的行。

方法2：直接用isin()过滤df1 #

如果你不想做合并操作，也可以直接筛选df1的行，判断SKU是否在df2的SKU列表里：

df3 = df1[df1['SKU'].isin(df2['SKU'])]

这个方法更直接，结果和内连接完全一致。如果df2里没有重复的SKU，两种方法效果相同；如果df2有重复SKU，内连接会产生对应数量的重复行，而isin()不会——不过看你的df2是唯一SKU列表，两种方法都适用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahamed Moosa