pd.merge 对缺失值怎么填充

在Python的pandas库中，`pd.merge()`函数用于合并两个数据集，如果遇到缺失值（NaN），它的行为取决于指定的合并策略：

1. **默认行为**：默认情况下，如果在连接列中有缺失值，结果会包含缺失值。也就是说，新生成的数据帧会在对应位置保留NaN。

2. **填充策略**：
- `how='left'` 或 `on='left'`: 使用左表的数据填充缺失值，即只保留在左侧数据集中匹配到的部分。
- `how='right'` 或 `on='right'`: 使用右表的数据填充缺失值，即只保留在右侧数据集中匹配到的部分。
- `how='inner'` 或 `on='inner'`: 只保留两个数据框都存在的记录，对缺失值不做处理。
- `how='outer'` 或 `on='outer'`: 结果集会包括所有两表中的记录，对于不存在的键（即缺失值）用NaN填充。

你可以通过设置`fill_value`, `indicator=True`等参数来自定义缺失值的填充行为，比如将缺失值替换为特定值，或者在合并后的数据框上添加一个标记列表示哪些记录来自原始数据。

merged = pd.merge(left_df, right_df, on='key', how='left', fill_value=np.nan) # np.nan代表保留缺失值

相关问题

pd.merge_ordered()和pd.merge()有什么区别

`pd.merge_ordered()`和`pd.merge()`都是pandas库中用于合并数据的函数，它们的主要区别在于:

1. 排序方式: `pd.merge_ordered()`函数会根据指定的键（key）对数据进行排序，而`pd.merge()`则不会。
2. 合并方式: `pd.merge_ordered()`函数默认使用外连接（outer join），即保留所有数据，而`pd.merge()`默认使用内连接（inner join），即只保留两个表中都有的数据。
3. 对缺失值的处理: `pd.merge_ordered()`函数可以使用`fill_method`参数来填充合并后的数据中的缺失值，而`pd.merge()`不支持这个功能。

总体来说，如果需要按照某个键排序并保留所有数据，可以使用`pd.merge_ordered()`函数；如果只需要保留两个表中都有的数据，并且不需要排序和填充缺失值，可以使用`pd.merge()`函数。

pd.merge outer

`pd.merge`是pandas中用于合并DataFrame的函数，其中outer表示将两个DataFrame中所有的行和列都合并起来，如果两个DataFrame中某个位置上的值不匹配，则用NaN（缺失值）填充。具体用法如下：

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

其中，`df1`和`df2`是要合并的两个DataFrame，`how='outer'`表示使用outer join方式进行合并，`on='key'`表示使用key列作为连接列。