jupyter notebook中将一张表中的某一列根据另外两列添加到另一张表中，另一张表中没有的则显示0

在Jupyter Notebook中，如果你想将一张表（DataFrame A）的一列根据另外两张表（DataFrame B 和 C）中的条件合并到第三张表（DataFrame D）中，并对D表中没有对应值的行填充为0，你可以使用Pandas库中的merge、fillna或concat函数。这里有一个示例步骤：

首先，假设你有三张DataFrame：
- DataFrame A: 包含要合并的列
- DataFrame B: 含有条件列，用于匹配
- DataFrame C: 含有目标列

1. 使用merge函数（内连接）基于B和C的共同列进行合并：

merged = pd.merge(A, pd.concat([B, C]), on=common_columns, how='left')  # common_columns是A和BC都有的列名

2. 对于新创建的merged DataFrame，使用fillna()函数将缺失值替换为0：

merged.fillna(0, inplace=True)

这将会把B和C中没有匹配项的A列的值设为0。

注意：`how='left'`表示保留左表（A）的所有记录，即使右表（BC组合）没有匹配。