Python 将列从一个数据帧添加到另一个数据帧，以显示重叠列中的值

下面是我正在尝试做的一个例子：

In [46]: import pandas as pd

In [47]: df_3 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(6,2), columns=["a", "z"])


In [48]: df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), columns=["a", "b", "c"])

In [49]: df
Out[49]: 
   a   b   c
0  0   1   2
1  3   4   5
2  6   7   8
3  9  10  11

[4 rows x 3 columns]

In [50]: df_3
Out[50]: 
    a   z
0   0   1  # present in df 
1   2   3
2   4   5
3   6   7  # present in df
4   8   9
5  10  11

[6 rows x 2 columns]

我想将z列添加到

df

，但我只想为列

a

上匹配的行添加值。如果不是，我想要一个空值

我期望的输出如下所示：

In [52]: df["z"] = [1, np.nan, 7, np.nan]

In [53]: df
Out[53]: 
   a   b   c   z
0  0   1   2   1
1  3   4   5 NaN
2  6   7   8   7
3  9  10  11 NaN

[4 rows x 4 columns]

我尝试过天真的尝试，比如

In [57]: df.merge(df_3, on=["a"])
Out[57]: 
   a  b  c  z
0  0  1  2  1
1  6  7  8  7

[2 rows x 4 columns]

这并没有给出我想要的结果。

只需在“a”列上执行一个，然后执行左类型合并：

In [72]:

df.merge(df_3, on='a', how='left')
Out[72]:
   a   b   c   z
0  0   1   2   1
1  3   4   5 NaN
2  6   7   8   7
3  9  10  11 NaN

您获得此结果的原因：

In [57]: df.merge(df_3, on=["a"])
Out[57]: 
   a  b  c  z
0  0  1  2  1
1  6  7  8  7

[2 rows x 4 columns]

是因为默认合并类型为“内部”，因此值必须同时存在于lhs和rhs中，请参阅文档：