使用熊猫：import pandas as pd

id1 = pd.read_csv('id1.txt')

id2 = pd.read_csv('id2.txt')

df = id1.merge(id2.sort_values(by='ID2').drop_duplicates('ID2').rename(columns={'ID2':'ID1'}))

print(df)

产生：

^{pr2}$

对于大型数据集，您可能需要执行以下操作：# [Optional] sort locations and drop duplicates

id2.sort_values(by='ID2', inplace=True)

id2.drop_duplicates('ID2', inplace=True)

# columns that you are merging must have the same name

id2.rename(columns={'ID2':'ID1'}, inplace=True)

# perform the merge

df = id1.merge(id2)

如果没有drop-duplicates，则每个项目都有一行：df = id1.merge(id2.rename(columns={'ID2':'ID1'}))

print(id2)

print(df)

给予：ID2 RA DEC

0 101 4.5 10.5

1 107 90.1 55.5

2 102 30.5 3.3

3 103 60.1 40.6

4 104 10.8 5.6

5 103 60.1 40.6

6 104 10.9 5.6

ID1 z e PA n RA DEC

0 101 1.0 1.2 1.5 1.8 4.5 10.5

1 104 1.5 1.8 2.2 3.1 10.8 5.6

2 104 1.5 1.8 2.2 3.1 10.9 5.6

请注意，此解决方案保留了列的不同类型：>>> id1.ID1.dtype

dtype('int64')

>>> id1[' z'].dtype

dtype('float64')

由于在标题行中逗号后面有空格，因此这些空格成为列名的一部分，因此需要使用id1['z']引用第二列。通过修改read语句，不再需要执行以下操作：>>> id1 = pd.read_csv('id1.txt', skipinitialspace=True)

>>> id1.z.dtype

dtype('float64')