如何比较来自两个不同数据帧的列并保留第一个数据帧中的值？

我有两个不同大小的数据框。它们都有四列：单词、x、y 和 z。

但是，在加入这两个数据帧时，我想保留相似单词的 x、y、z 值。保留 df1 中不存在但 df2 中存在的词。

我尝试使用，pd.merge但这将保留两个值并且仅保留相似的单词。如果我使用，pd.concat我必须删除类似的元素，但不会来自第一个数据帧。

样本

df1 = pd.DataFrame({'Words':
['aardvark', 'abalone', 'abandon'],
'x': [0.999, 0.888, 0.777],
'y': [0.999, 0.888, 0.777],
'z': [0.999, 0.888, 0.777]})
df2 = pd.DataFrame({'Words':
['aaaaahh', 'aardvark', 'abalone', 'abandon', 'zoo', 'zoom', 'zucchini'],
'x': [0.199, 0.111, 0.222, 0.333, 0.232, 0.842, 0.945],
'y': [0.929, 0.111, 0.222, 0.333, 0.112, 0.62, 0.265],
'z': [0.993, 0.111, 0.222, 0.333, 0.212, 0.344, 0.745]})
# Expected output
df_res = pd.DataFrame({'Words':
['aaaaahh', 'aardvark', 'abalone', 'abandon', 'zoo', 'zoom', 'zucchini'],
'x': [0.199, 0.999, 0.888, 0.777, 0.232, 0.842, 0.945],
'y': [0.929, 0.999, 0.888, 0.777, 0.112, 0.62, 0.265],
'z': [0.993, 0.999, 0.888, 0.777, 0.212, 0.344, 0.745]})


我试过的

import pandas as pd
# Merge
df_res = pd.merge(df1, df2, on='Word', how='inner')
# Concat
df_cOncat= pd.concat(objs=[df1, df2], ignore_index=True)
df_cOncat= pd.drop_duplicates(subset=['Word'], keep=False, ignore_index=True)
# Compare
d_res = d1[(d1['Word'] != d1['Word'])]
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects


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