在pandas中存在empty或NaN时，将多个数据框列合并为一个列

在pandas中，可以使用concat()函数将多个数据框的列合并为一个列。当存在empty或NaN值时，可以使用fillna()函数将其填充为指定的值或使用其他填充方法。

下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用concat()函数将多个数据框的列合并为一个列。concat()函数可以按照指定的轴（默认为0，即按行合并）将多个数据框连接在一起。当存在empty或NaN值时，可以使用fillna()函数将其填充为指定的值或使用其他填充方法。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'E': [13, 14, 15], 'F': [16, 17, 18]})

# 使用concat函数将多个数据框列合并为一个列
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

# 填充empty或NaN值
merged_df = merged_df.fillna(0)  # 将empty或NaN值填充为0

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B  C   D   E   F
0  1  4  7  10  13  16
1  2  5  8  11  14  17
2  3  6  9  12  15  18

在上述示例中，我们创建了三个数据框df1、df2和df3，然后使用concat()函数将它们的列合并为一个新的数据框merged_df。最后，我们使用fillna()函数将其中的empty或NaN值填充为0。

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