我有一个数据框 df1
index A B C D E
0 0 92 84
1 1 98 49
2 2 49 68
3 3 0 58
4 4 91 95
5 5 47 56 52 25 58
6 6 86 71 34 39 40
7 7 80 78 0 86 12
8 8 0 8 30 88 42
9 9 69 83 7 65 60
10 10 93 39 10 90 45
还有这个数据框 df2
index C D E F
0 0 27 95 51 45
1 1 99 33 92 67
2 2 68 37 29 65
3 3 99 25 48 40
4 4 33 74 55 66
5 13 65 76 19 62
我希望在合并 df1 和 df2 时得到以下结果
index A B C D E F
0 0 92 84 27 95 51 45
1 1 98 49 99 33 92 67
2 2 49 68 68 37 29 65
3 3 0 58 99 25 48 40
4 4 91 95 33 74 55 66
5 5 47 56 52 25 58
6 6 86 71 34 39 40
7 7 80 78 0 86 12
8 8 0 8 30 88 42
9 9 69 83 7 65 60
10 10 93 39 10 90 45
11 13 65 76 19 62
但是，我在使用 pd 时不断得到这个。合并（），
df_total=df1.merge(df2,how="outer",on="index",suffixes=(None,"_"))
df_total.replace(to_replace=np.nan,value=" ", inplace=True)
df_total
index A B C D E C_ D_ E_ F
0 0 92 84 27 95 51 45
1 1 98 49 99 33 92 67
2 2 49 68 68 37 29 65
3 3 0 58 99 25 48 40
4 4 91 95 33 74 55 66
5 5 47 56 52 25 58
6 6 86 71 34 39 40
7 7 80 78 0 86 12
8 8 0 8 30 88 42
9 9 69 83 7 65 60
10 10 93 39 10 90 45
11 13 65 76 19 62
有没有办法使用 pd.merge 或类似函数获得理想的结果？
谢谢
答案 0 :(得分：1)
您可以使用.combine_first()：
# convert the empty cells ("") to NaNs
df1 = df1.replace("", np.nan)
df2 = df2.replace("", np.nan)
# set indices and combine the dataframes
df1 = df1.set_index("index")
print(df1.combine_first(df2.set_index("index")).reset_index().fillna(""))
打印：
index A B C D E F
0 0 92.0 84.0 27.0 95.0 51.0 45.0
1 1 98.0 49.0 99.0 33.0 92.0 67.0
2 2 49.0 68.0 68.0 37.0 29.0 65.0
3 3 0.0 58.0 99.0 25.0 48.0 40.0
4 4 91.0 95.0 33.0 74.0 55.0 66.0
5 5 47.0 56.0 52.0 25.0 58.0
6 6 86.0 71.0 34.0 39.0 40.0
7 7 80.0 78.0 0.0 86.0 12.0
8 8 0.0 8.0 30.0 88.0 42.0
9 9 69.0 83.0 7.0 65.0 60.0
10 10 93.0 39.0 10.0 90.0 45.0
11 13 65.0 76.0 19.0 62.0