两个csv文件根据列的相同值合并，没匹配到的填充NAN

好的，您可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。假设您有两个csv文件，分别命名为file1.csv和file2.csv，它们都有一个名为"key"的列，您可以使用以下代码将它们合并：

import pandas as pd

# 读取两个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

# 填充NAN
merged_df.fillna('NAN', inplace=True)

# 将合并后的数据写入新的csv文件
merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

在这段代码中，我们首先使用pandas的read_csv函数读取了两个csv文件，并将它们存储在df1和df2两个数据框中。然后，我们使用merge函数将它们合并成一个数据框，根据"key"列进行匹配，使用outer join来保留所有行，包括那些没有匹配到的。最后，我们使用fillna函数将所有的NAN值填充为"NAN"，并将合并后的数据保存在一个新的csv文件中。

相关问题

两个csv文件根据列的相同值合并，一个列为tm，一个列为timestamp，没匹配到的填充NAN

好的，这是一个数据合并的问题，我可以帮您解决。您可以使用 pandas 库中的 merge 函数来实现。具体操作如下：

假设您有两个 csv 文件，分别为 df1.csv 和 df2.csv，每个文件包含 tm 和 timestamp 两列数据。您可以按照以下步骤进行合并：

import pandas as pd

# 读取两个 csv 文件
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 合并两个 csv 文件
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['tm', 'timestamp'], how='outer')

# 输出合并后的数据
print(merged_df)

这里使用了 merge 函数，其中 on 参数指定了合并的列，how 参数指定了合并方式，outer 表示使用外连接，即合并两个数据集中的所有数据。如果某个数据集中的值在另一个数据集中没有匹配到，则填充为 NAN。

希望这个代码片段可以帮助到您。如果您还有其他问题，请随时提出。

jupyter两个csv文件，用相同列名合并成一张表

首先，你需要使用 Pandas 库来读取这两个 CSV 文件。然后，使用 Pandas 的 merge 函数来合并这两个 DataFrame。

假设这两个 CSV 文件分别为 file1.csv 和 file2.csv，且具有相同的列名，则可以按照以下步骤进行合并：

import pandas as pd

# 读取两个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 使用 merge 函数合并这两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='相同的列名')

# 将合并后的结果写入 CSV 文件
merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

注意，这里的 '相同的列名' 是指这两个 CSV 文件中的列名相同的列。如果这两个 CSV 文件中的列名不完全相同，则需要在 merge 函数中指定 left_on 和 right_on 参数来指定要合并的列名。