如何在使用数据帧合并的同时仍然包含NaN值？

在使用数据帧合并时仍然包含NaN值的方法是使用pandas库的merge()函数。merge()函数可以按照指定的列将两个数据帧进行合并，同时保留NaN值。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 定义两个数据帧df1和df2，并假设它们有共同的列col。
3. 定义两个数据帧df1和df2，并假设它们有共同的列col。
4. 使用merge()函数将两个数据帧合并，同时保留NaN值。合并方式可以根据实际需求选择，常见的合并方式有'inner'、'outer'、'left'和'right'。
5. 使用merge()函数将两个数据帧合并，同时保留NaN值。合并方式可以根据实际需求选择，常见的合并方式有'inner'、'outer'、'left'和'right'。
6. 在上述代码中，通过指定on='col'参数来指定合并的列为'col'列，how='outer'表示采用外连接的方式进行合并，即保留两个数据帧中所有的行，并在没有匹配的情况下使用NaN填充。
7. 输出合并后的数据帧。
8. 输出合并后的数据帧。
9. 输出结果为：
10. 输出结果为：

在这个示例中，merge()函数将df1和df2按照'col'列进行合并，并且保留了NaN值。合并后的数据帧merged_df中，如果某行在df1或df2中不存在，则对应位置的值将会是NaN。

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以上是如何在使用数据帧合并的同时仍然包含NaN值的答案。