合并Dataframe行以填充缺少的数据

是指将两个或多个Dataframe按照一定的规则进行合并，以填充其中缺少的数据。

合并Dataframe行的常用方法有以下几种：

1. concat函数：通过concat函数可以将多个Dataframe按照指定的轴进行拼接。可以通过设置参数axis=0来按行进行拼接。拼接时，缺失的数据会被填充为NaN。
2. merge函数：merge函数可以根据指定的列将两个Dataframe进行合并。可以通过设置参数how='outer'来保留所有行，并将缺失的数据填充为NaN。
3. join函数：join函数可以根据索引将两个Dataframe进行合并。可以通过设置参数how='outer'来保留所有行，并将缺失的数据填充为NaN。

合并Dataframe行的优势在于可以将多个Dataframe中的数据整合在一起，方便进行后续的数据分析和处理。

合并Dataframe行的应用场景包括但不限于：

1. 数据清洗：当多个Dataframe中存在相同的数据，但分布在不同的行中时，可以通过合并行来将其整合在一起，方便进行数据清洗和去重。
2. 数据分析：当需要对多个Dataframe中的数据进行统计和分析时，可以通过合并行来将其整合在一起，方便进行数据分析和建模。
3. 数据可视化：当需要将多个Dataframe中的数据进行可视化展示时，可以通过合并行来将其整合在一起，方便进行数据可视化和图表绘制。

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