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：

1. 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')

1. 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'))
2. 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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