pandas merge匹配失败返回NaN时如何设置默认替换为0的更优方法？

• 方案1：指定列直接填充（适配你原有只需要替换col1/col2/col3的场景）
  直接使用pandas内置的fillna()方法，传入列名和对应填充值的字典即可，无需手动遍历列，代码更简洁，且为矢量化操作，数据量越大性能优势越明显：

  # 合并后单独填充
  df1 = pd.merge(df1, df2, on='MortTab', how='left', suffixes=(' ', ''))
  df1 = df1.fillna({'col1': 0, 'col2': 0, 'col3': 0})
  
  # 也可以直接链式调用，一行完成操作
  df1 = pd.merge(df1, df2, on='MortTab', how='left', suffixes=(' ', '')).fillna({'col1': 0, 'col2': 0, 'col3': 0})
  

  注：因为你左右连接的键名都是MortTab，可以直接用on参数省略重复的left_on/right_on写法。

• 方案2：批量填充所有来自df2的列的空值
  如果需要替换的列都是df2中除了连接键之外的所有列，无需手动罗列列名，自动生成填充规则即可：

  # 生成df2中除连接键外的所有列的填充规则
  fill_rule = {col: 0 for col in df2.columns if col != 'MortTab'}
  df1 = pd.merge(df1, df2, on='MortTab', how='left', suffixes=(' ', '')).fillna(fill_rule)
  

补充说明：如果需要将合并后整个DataFrame的所有空值都替换为0，直接调用df1 = df1.fillna(0)即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者William