使用Pandas合并两个CSV文件结果异常，出现大量NaN值求助

你用pd.concat()做的是纵向行堆叠，它会把两个表格的行上下拼接。因为两个CSV的列大部分不重合，对应不上的列就会自动填充NaN，所以第一个CSV的行里第二个CSV的列全是NaN，第二个CSV的行里第一个CSV的列也会是NaN，最终数据分成上下两段。

两个CSV是通过ID关联的（第一个的ProductID对应第二个的ID），应该用pd.merge()做关联合并，代码如下：

import pandas as pd

# 分别读取两个CSV
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

# 按对应ID字段合并，这里用inner模式只保留两边都有的ID数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='ProductID', right_on='ID', how='inner')

# 查看合并结果
print(merged_df)

关键参数说明 #

• left_on='ProductID'：指定第一个表的关联列
• right_on='ID'：指定第二个表的关联列
• how参数可选：
  • inner：只保留两边能匹配到ID的行
  • left：保留第一个表的所有行，匹配不到的列用NaN填充
  • right：保留第二个表的所有行，匹配不到的列用NaN填充
  • outer：保留所有行，匹配不到的列用NaN填充

你当前的concat代码输出里，前两行是data1的数据，后面还会跟着data2的数据，只是data2的行里ProductID、ProductName、ProductBrand这些列都会是NaN，这是纵向拼接的正常结果，但不是你想要的关联合并效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PARINEETI GUPTA