pd.merge 不指定关联的列， 但空单元格不能当成相同的值，应该怎么做？

当你在Pandas DataFrame中合并数据，如果不想指定具体的列作为连接键（merge key），但是又希望忽略空值（NaN）被视为不匹配，你可以使用 `how='outer'` 和 `indicator=True` 参数，这会返回一个包含所有可能组合的新DataFrame，同时有一个名为 `_merge` 的列指示了每一对行是如何连接的。

例如：

import pandas as pd
left = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', np.nan], 'B': ['one', 'one', 'two']})
right = pd.DataFrame({'A': ['foo', np.nan, 'baz'], 'B': ['one', 'three', 'one']})

merged = pd.merge(left, right, how='outer', indicator=True)

print(merged)

输出结果会有 `_merge` 列，它的值可能是 `'left_only'`, `'right_only'`, 或 `'both'`，分别表示左表独有的记录、右表独有的记录以及两边都有的记录。对于那些只出现在一边而另一边为空的记录，它们的关联被认为是不匹配的。

相关问题

pd.merge 不指定关联的列， 但空单元格不能当成相同的值，空值视为不匹配， 应该怎么做？

当使用pandas库中的`pd.merge()`函数合并数据框时，如果不想手动指定关联列，并且希望将空值（NaN）视为不匹配，你可以设置`how='left'`或`how='right'`，这会保留左表或右表的所有行，对缺失值进行填充。但是，如果你想直接忽略空值，可以考虑使用`merge`函数的`indicator=True`选项，这样会在结果中添加一个新的布尔列`_merge`，标识哪些记录来自源数据框（True），哪些是新加入的（False），包括那些由于不匹配而填充的NaN。

例如：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on=None, how='left', indicator=True)

在这个例子中，如果你想要只保留左边数据框（left_df）并且忽略右边数据框中的缺失值，可以在后续筛选掉 `_merge` 列中标记为 'right_only' 的行：

filtered_df = merged_df[merged_df['_merge'] != 'right_only']

pd.merge 不指定关联的列， 但两侧都为空值时，视为不匹配， 应该怎么做？

当使用pandas库中的`pd.merge()`函数合并数据框时，如果两边数据框都没有指定关联的列并且所有对应位置都是缺失值（NaN），默认的行为就是视它们为不匹配，不会进行任何合并。如果你希望在这种情况下仍然能进行某种处理，比如将缺失值视为匹配，可以采取以下策略：

1. **填充默认值**：你可以先对两边的数据框设置默认的键值，例如使用`fillna()`函数填充一个特定的标识符，如0或者None。

df_left = df_left.fillna('left_default')
df_right = df_right.fillna('right_default')

2. **使用关键字参数**：在调用`merge()`时，可以设置`how='outer'`并提供一个`on=None`，这会创建一个笛卡尔积（Cartesian product），然后手动选择需要的行。

merged_df = pd.merge(df_left, df_right, how='outer', on=None)
# 后续可以根据需要过滤或处理结果

# 或者，如果你只想基于某个默认键匹配，可以用isnull()检查是否存在空值
merged_df = merged_df[~(merged_df.isnull().all(axis=1))]

3. **自定义合并规则**：如果你有特定的需求，还可以编写一个自定义的合并函数，判断两个缺失值是否应该被认为是匹配的。

def merge_on_missing(left, right):
    # 根据你的业务逻辑定制合并规则
    return ...

merged_df = merge_on_missing(df_left, df_right)