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当合并的行不匹配时，如何在pandas merge中填充值

在pandas merge中，当合并的行不匹配时，可以使用参数how来指定合并方式，并使用参数suffixes来指定后缀以区分重复列名。如果要填充值，可以使用fillna()函数来实现。

具体步骤如下：

首先，使用merge()函数将两个DataFrame进行合并，通过指定how参数来选择合并方式。常用的合并方式有：
- inner：内连接，只保留两个DataFrame中共有的行。
- outer：外连接，保留两个DataFrame中所有的行，缺失值用NaN填充。
- left：左连接，保留左侧DataFrame的所有行，右侧DataFrame中没有匹配的行用NaN填充。
- right：右连接，保留右侧DataFrame的所有行，左侧DataFrame中没有匹配的行用NaN填充。

示例代码：

merged_df = df1.merge(df2, on='key', how='inner')

如果合并后的行不匹配，可以使用suffixes参数来指定后缀以区分重复列名。例如，可以将左侧DataFrame的重复列名后缀设置为_left，将右侧DataFrame的重复列名后缀设置为_right。示例代码：merged_df = df1.merge(df2, on='key', how='inner', suffixes=('_left', '_right'))
如果需要填充缺失值，可以使用fillna()函数来实现。可以根据需求选择不同的填充方式，例如使用指定的值填充、使用前一个有效值填充等。示例代码：merged_df = merged_df.fillna(value=0) # 使用0填充缺失值

总结：

在pandas merge中，当合并的行不匹配时，可以通过选择合适的合并方式和指定后缀来处理重复列名，同时使用fillna()函数来填充缺失值。

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相关搜索:当使用VARBINARY字段时，为什么我的merge (upsert)在HSQLDB数据库中类型不匹配而失败？当另一个行值匹配时，将文本行合并到psql中的数组中 pandas:仅当另一列中的值匹配时才计算行之间的重叠单词 Python Pandas:当行中的两个值与列上更远的值匹配时，从行中选择值 pandas:仅当另一列中的值匹配时才计算行之间的重叠单词(多个实例的问题)tab右键菜单 tcpflow table排序 to_char toFixed

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字典的key会成为行索引　　1，索引和切片用中括号时，可以是显示索引，也可以是隐式索引用句点符‘.’...当inplace参数设为Ture时，表示修改后的数据映射到原数据，相当于修改原数据。 ? 　　...参数join:'outer'将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），'inner'只会把匹配的项进行级联。 ? 　　由于在以后的级联的使用很多，因此有一个函数append专门用于在后面添加。 ? 　　...7，合并合并用merge().它和数据库中的链表差不多 merge和concat的区别在于，merge需要依据某一共同的列进行合并。...在使用merge时，会自动根据两者相同的columns，来合并每一列元素不要求一致参数： how：out取并集，inner取交集 on：当两者有多列的名字相同时，我们想指定某一列进行合并，那我们就要把想指定列的名字赋给它

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