从另一个dataframe更新dataframe中缺少的值

，可以通过使用合并操作来实现。具体步骤如下：

首先，使用合适的键将两个dataframe进行合并。可以使用merge()函数或者join()函数来实现。合并的键应该是两个dataframe中共有的列。
合并后，可以使用fillna()函数来填充缺失值。fillna()函数可以接受一个值或者一个字典作为参数，用于填充缺失值。可以根据需求选择填充的方式，比如使用0、平均值、中位数等。
如果需要更新dataframe中的值，可以使用update()函数。update()函数可以将一个dataframe中的非缺失值更新到另一个dataframe中。需要注意的是，update()函数会根据索引和列标签进行匹配，因此确保两个dataframe的索引和列标签是一致的。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                    'B': [None, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, None, 30, 40],
                    'B': [50, 60, None, 80]})

# 合并两个dataframe
merged_df = df1.merge(df2, how='outer')

# 填充缺失值
filled_df = merged_df.fillna(0)

# 更新dataframe中的值
df1.update(filled_df)

# 打印更新后的dataframe
print(df1)

这个例子中，我们首先使用merge()函数将两个dataframe合并，然后使用fillna()函数填充缺失值，最后使用update()函数将非缺失值更新到原始dataframe中。