如何在python/pandas中的DataFrame中添加另一个类别，只包含缺少的值？

在Python的pandas库中，可以使用DataFrame的merge方法来添加另一个类别，只包含缺少的值。

首先，假设我们有两个DataFrame，一个是原始的DataFrame，另一个是包含缺少值的DataFrame。我们可以使用merge方法将它们合并在一起。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 原始的DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

# 包含缺少值的DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'C': [7, 8, 9]})

# 使用merge方法合并DataFrame，只包含缺少的值
df_merged = pd.merge(df1, df2, how='outer')

# 输出合并后的DataFrame
print(df_merged)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

在上述代码中，我们使用merge方法将df1和df2合并在一起，使用how参数设置为'outer'，表示保留两个DataFrame中的所有行，并将缺少的值用NaN填充。

这样，我们就得到了一个新的DataFrame df_merged，其中包含了原始DataFrame中的所有列以及缺少的值。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因实际情况而异。