我创建两个数据框：
data = [['John'], ['Mary']]
df1 = pd.DataFrame(data, columns = ['Name'])
df1['Height'] = 0
data = [['John', 5], ['Mary', 6]]
df2 = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Height'])
df1
Output:
Name Height
0 John 0
1 Mary 0
df2
Output:
Name Height
0 John 5
1 Mary 6
现在，我尝试使用df2中的值填充df1的高度：
df1['Height'] = df1.apply(lambda row: df2[df2.Name == row.Name]['Height'], axis = 1)
df1
Output:
Name Height
0 John 5
1 Mary Nan
为什么只有名字（约翰）填写了身高？不应该apply（）遍历df1的所有行并从df2返回高度（其中df2与df1的当前行中的名称匹配）吗？
问题是df2[df2.Name == row.Name]['Height']返回具有不同索引的序列。当熊猫连接这些系列时，会产生不同的列。特别是：
df1.apply(lambda row: df2[df2.Name == row.Name]['Height'], axis = 1)
返回：
0 1
0 5.0 NaN
1 NaN 6.0
看起来Pandas在执行此操作时需要第一列进行分配：
df['Height'] = ...
要修复代码，您需要提取单个值：
df1['Height'] = df1.apply(lambda row: df2[df2.Name == row.Name]['Height'].iloc[0], axis = 1)
但是，这当然不是解决问题的最佳方法。您应该看看map或merge。例如：
df1['Height'] = df1['Name'].map(df2.set_index('Name')['Height'])
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