如何用Python Pandas合并CSV：匹配列关联+保留不匹配行填充N/A

你需要的是**左连接（left join）**保留发货记录的所有行，再将匹配不到的字段填充为"N/A"。以下是完整的可运行代码：

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件
shipments = pd.read_csv('shipments.csv')
products = pd.read_csv('products.csv')

# 执行左连接，基于product_code字段
merged_df = pd.merge(
    shipments,
    products,
    on='product_code',
    how='left'  # 关键：保留左表（shipments）的所有行
)

# 将缺失值填充为"N/A"
merged_df.fillna('N/A', inplace=True)

# 保存合并后的结果到新CSV
merged_df.to_csv('merged_shipments.csv', index=False)

关键步骤说明： #

1. 左连接设置：how='left'确保shipments.csv的每一行都会被保留，哪怕在products.csv中找不到匹配的product_code。
2. 缺失值填充：fillna('N/A')会把合并后description和category列中的空值（NaN）替换成指定的"N/A"。inplace=True直接修改原DataFrame，避免创建新对象。
3. 保存结果：to_csv的index=False参数避免把DataFrame的索引列写入CSV，符合你预期的输出格式。

运行这段代码后，生成的merged_shipments.csv就会和你给出的预期输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user21677098