这似乎是一个简单的合并得到的答案。尝试在合并中使用how="left"，因为您希望填充第一个 Dataframe DF1（即在合并之前保留 Dataframe 中的所有其它值相同）。

DF1.merge(DF2, left_on="ID", right_on="PID", how='left').drop('SID', axis=1).rename(columns={'ServiceId':'SID'})

我已经做了一些rename来获得确切的列名。
奥普特

Name  ID Course    Subject  PID   SID Address Active
0  Alex  A1  Under  chemistry   A1  svc1      WI    Yes
1   Oak  A2  Under  chemistry   A2  svc2      MI    Yes
2  niva  A3   grad    physics   A3  svc2      OH    Yes
3  mark  A4  Under        Med  NaN   NaN     NaN    NaN

看起来最直接的方法是根据df1['ID']与df2['PID']重新索引df2['ServiceId']（实际上是连接），然后将结果值分配给SID。不过，我觉得有更简洁的写法。

df1.assign(SID=df2.set_index('PID')['ServiceId'].reindex(df1['ID']).values)

Name  ID Course   SID    Subject
0  Alex  A1  Under  svc1  chemistry
1   Oak  A2  Under  svc2  chemistry
2  niva  A3   grad  svc3    physics
3  mark  A4  Under   NaN        Med

您可以使用pandasql并执行SQL左连接。

import pandasql as pdsql

query = '''
SELECT DF1.Name, DF1.ID, DF1.Course, DF2.ServiceId as SID, DF1.Subject
FROM DF1
LEFT JOIN
     DF2
ON DF1.ID = DF2.PID
'''

DF3 = pdsql.sqldf(query)

Name  ID Course       SID    Subject
0  Alex  A1  Under      svc1  chemistry
1   Oak  A2  Under      svc2  chemistry
2  niva  A3   grad      svc3    physics
3  mark  A4  Under      None        Med

如果在执行此查询时收到Object Not Executable Error: Not an executable object错误，请检查您的pandasql和sqlalchemy版本。您可能需要专门安装sqlalchemy-1.4.46，因为目前pandasql-0.7.3和sqlalchemy-2.0.15有一个bug。