用python 左查询两个datafram中某几列相同的值

可以使用 pandas 库中的 merge 函数来实现左连接查询两个 DataFrame 中某几列相同的值。具体步骤如下：

1. 假设要查询的两个 DataFrame 分别为 df1 和 df2，它们都有一个列名为 "key" 的列。
2. 使用 merge 函数进行连接，指定连接方式为左连接，指定连接的列为 "key"，并指定要查询的列。
3. 最后，使用 dropna 函数删除查询结果中出现 NaN 值的行，即可得到最终结果。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})

# 左连接查询
result = pd.merge(df1[['key', 'value1']], df2[['key', 'value2']], on='key', how='left')

# 删除出现 NaN 的行
result = result.dropna()

# 打印查询结果
print(result)

输出结果为：

  key  value1  value2
1   B       2     4.0
2   C       3     5.0

其中，"key" 列为两个 DataFrame 中相同的列，"value1" 和 "value2" 列是要查询的列。在左连接查询中，以 df1 为基础，查询 df2 中与 df1 中 "key" 列相同的行，并将结果合并到一起。最后，删除出现 NaN 的行，得到最终结果。