pandas合并结果不匹配时如何将默认Nan设置为0

当pandas合并结果不匹配时，可以通过将默认NaN设置为0来解决。在pandas中，可以使用fillna()函数来实现这一目的。

fillna()函数可以用指定的值替换DataFrame或Series中的NaN值。在这种情况下，我们可以将NaN替换为0，以确保合并结果的一致性。

以下是使用fillna()函数将默认NaN设置为0的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame示例
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, 8, 9]})

# 合并DataFrame，并将默认NaN设置为0
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer').fillna(0)

print(merged_df)

输出结果如下：

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

在上述示例中，我们首先创建了两个DataFrame对象df1和df2。然后，我们使用merge()函数将它们按照'A'列进行外连接合并。最后，我们使用fillna(0)将合并结果中的NaN值替换为0。

这样，无论合并结果中是否存在不匹配的情况，都可以确保结果中的NaN值被设置为0，从而保持数据的一致性。

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