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本文介绍一种高效、可扩展的方法，使用 `pd.concat()` 配合布尔索引筛选，将两个结构相同的 dataframe 按指定列（支持单列或多列）合并：保留 df2 的全部行，并仅补充 df1 中在 df2 中**完全不匹配**的行（含重复），从而避免 `combine_first` 等方法导致的重复膨胀问题。

在 Pandas 数据处理中，当需要“合并两个同构 DataFrame，并以第二张表（df2）为权威来源”时，常见的误区是直接使用 combine_first() 或 update() —— 这些方法面向的是按索引对齐后的逐单元格覆盖，会因索引重复导致广播式复制，严重破坏原始行数逻辑（如示例中 A=123 行从 df2 的 4 行被错误扩增至 8 行）。

正确思路应是：语义级去重合并——即把“冲突”定义为“在指定标识列组合上完全相同”，然后执行“df2 全量保留 + df1 中标识唯一未出现部分追加”。

✅ 推荐方案：concat + 布尔索引（高效、清晰、可扩展）

核心逻辑分两步：

1. 提取 df1 中所有“不在 df2 标识集合内”的行（保留原始重复）；
2. 纵向拼接 df2 与该子集，并重置索引。

? 单列标识（如 'A'）

import pandas as pd

# 示例数据（已按题设构造）
df1 = pd.read_csv(StringIO(csv1_data), dtype=str, keep_default_na=False)
df2 = pd.read_csv(StringIO(csv2_data), dtype=str, keep_default_na=False)

# 指定标识列
key_col = 'A'

# 关键操作：df2 全量 + df1 中 key_col 值未在 df2 中出现的行
result = pd.concat([
    df2,
    df1[~df1[key_col].isin(df2[key_col])]
], ignore_index=True)

print(result)

? 多列标识（动态支持 ['A', 'B']、['A', 'A1', 'A2'] 等）

key_cols = ['A']  # 可替换为 ['A', 'B'] 或 ['A', 'A1', 'A2']
# 构造 MultiIndex 进行精确匹配
df1_keys = df1.set_index(key_cols).index
df2_keys = df2.set_index(key_cols).index

result = pd.concat([
    df2,
    df1[~df1_keys.isin(df2_keys)]
], ignore_index=True)

? 为什么 isin() + MultiIndex 更可靠？df1[A].isin(df2[A]) 仅比对单列值，而真实业务中“冲突”常由多字段联合定义（如 (order_id, item_id)）。通过 set_index(cols).index 转为 MultiIndex，isin() 将执行元组级精确匹配，语义严谨，且性能优秀（底层基于哈希查找，O(n+m) 时间复杂度）。

? 注意事项与最佳实践

• ✅ 百万级数据友好：全程无 merge 或 groupby，避免笛卡尔积与中间索引重建，内存与速度表现优异；
• ✅ 保持原始顺序与重复：df2 在前确保其行序优先，df1 的筛选结果严格保留原始重复次数；
• ⚠️ 空值（NaN）需谨慎：isin() 对 NaN 默认返回 False（即 NaN not in [...] 恒成立）。若标识列含空值且需特殊处理，建议预填充或显式过滤；
• ⚠️ 类型一致性：确保 df1[key_cols] 与 df2[key_cols] 各列 dtype 一致（尤其字符串/数值混用场景），否则 isin() 可能静默失败；
• ? 进一步优化（超大数据）：对 df2 的标识列可提前构建 set（df2_set = set(df2[key_cols].apply(tuple, axis=1))），再用 df1.apply(lambda r: tuple(r[key_cols]) not in df2_set, axis=1) 筛选 —— 此方式在极端稀疏场景下内存更优。

最终输出完全符合预期：df2 的 6 行（含 A=123 的 3 行 + A=123 的另 1 行 + A=234, A=567）完整保留；df1 中仅 A=999（未在 df2 的 A 列中出现）的 2 行被追加；无任何行数膨胀或丢失。该模式可无缝扩展至任意数量的联合标识列，是生产环境中稳健可靠的 DataFrame “权威覆盖合并”范式。