创始人

2024-12-14 12:01:46

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可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来合并两个数据框，并找到共同元素。然后通过判断某一列的值是否为 NaN ，来判断该行是否存在某些值，如果不存在，可以使用 fillna() 函数来填充缺失值。

示例代码如下：

import pandas as pd

创建两个数据框

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 30, 40]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5, 6], 'C': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux']})

通过 merge() 函数合并两个数据框

df_merge = pd.merge(df1, df2, on='A', how='inner')

df_merge['C'] = df_merge['C'].fillna('missing')

print(df_merge)

输出结果为： A B C 0 3 30 foo 1 4 40 bar

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