对文件offer.csv、offer2.csv和offer3.csv按如下要求进 行填充: (1)检查三个文件是否存在缺失值，若存在缺失值将 其进行填充 (2)检查三个文件是否存在重复值，若存在重复值将 其重复值进行删除 (3)将三个文件进行合并保存。

在Python中，我们可以使用pandas库来处理CSV文件，它提供了强大的数据清洗和操作功能。以下是按照您描述的要求对这三个文件进行操作的步骤：

首先，我们需要导入必要的库，并读取文件：

import pandas as pd

# 定义文件名
file_names = ['offer.csv', 'offer2.csv', 'offer3.csv']

# 创建一个空字典存储DataFrame
data_frames = {}

for file_name in file_names:
    data_frames[file_name] = pd.read_csv(file_name)

接下来，我们逐个文件进行处理：

1. **检查缺失值并填充**：

   for file_name, df in data_frames.items():
       # 使用fillna()函数检查并填充缺失值，默认使用0进行填充
       df = df.fillna(method='ffill')  # 或者使用其他填充策略如mean()
       # 打印文件名和是否有缺失值
       print(f"{file_name}: {df.isnull().sum()}")

2. **检查重复值并删除**：

   for file_name, df in data_frames.items():
       # 使用drop_duplicates()函数删除重复值
       df.drop_duplicates(inplace=True)
       # 打印文件名和重复值的数量
       print(f"{file_name}: {len(df)} unique rows (no duplicates)")

最后，我们将三个DataFrame合并成一个：

# 合并数据
merged_df = pd.concat(data_frames.values(), ignore_index=True)
# 保存合并后的文件
merged_df.to_csv('merged_offers.csv', index=False)

以上代码假设`offer.csv`、`offer2.csv`和`offer3.csv`有相同的列结构，如果结构不同，需要先统一列名或调整合并方式。