如何在Pandas中合并DataFrame并为缺失行填充0？

可以通过 pandas 的 merge 方法结合列重命名、缺失值填充来实现需求，具体步骤如下：

1. 构建示例数据 #

首先根据你提供的结构创建两个 DataFrame：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'left': ['a', 'b', 'c', 'd'],
    'center': [0.1, 0.2, 0.1, 0.3],
    'right': ['Tee', 'The', 'Three', 'ee']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'left': ['a', 'c', 'b'],
    'center': [0.4, 0.7, 0.5]
})

2. 重命名列避免冲突 #

将 df2 中的 center 列重命名为 center2，防止合并后列名重复：

df2_renamed = df2.rename(columns={'center': 'center2'})

3. 左连接合并数据 #

以 left 列为连接键，使用左连接保留 df1 的所有行，同时匹配 df2_renamed 中的对应数据：

merged_df = pd.merge(df1, df2_renamed, on='left', how='left')

4. 填充缺失值为0 #

将合并后 center2 列的缺失值填充为0：

merged_df['center2'] = merged_df['center2'].fillna(0)

最终结果 #

执行上述代码后，merged_df 的结构与你期望的完全一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者van dam