合并数据帧以根据匹配列追加缺失值
在给定的场景中，目标是合并两个数据帧 df1 和df2，基于名称列。然而，期望的输出是保留 df1 中的信息并用 NaN 填充 df2 中的缺失值。结果应如下所示：
Name Age Sex 0 Tom 34 M 1 Sara 18 NaN 2 Eva 44 F 3 Jack 27 M 4 Laura 30 NaN
方法 1：使用由 set_index 创建的系列映射
此方法涉及通过设置名称列从 df2 创建系列作为索引。然后，使用map()方法匹配并填充df1中的Sex值。
<code class="python">df1['Sex'] = df1['Name'].map(df2.set_index('Name')['Sex'])
print(df1)</code>方法2：使用Left Join进行合并的替代解决方案
An替代解决方案是使用左连接方法合并 df1 和 df2。这可确保保留 df1 中的所有行，并使用 NaN 填充 df2 中的缺失值。
<code class="python">df = df1.merge(df2[['Name', 'Sex']], on='Name', how='left') print(df)</code>
方法 3：使用左连接合并进行多列映射
如果需要合并多列（例如名称和年份、代码），请使用左连接合并，并指定所需的列。
<code class="python"># Merge by all columns df = df1.merge(df2, on=['Year', 'Code'], how='left') # Merge by specified columns df = df1.merge(df2[['Year', 'Code', 'Val']], on=['Year', 'Code'], how='left')</code>
处理重复键的错误
在某些情况下，可能存在重复的 Name 值，从而导致错误。要解决此问题，请考虑删除重复项或使用基于字典的映射来确保选择最后一个匹配值。
<code class="python"># Remove duplicates and create a Series for mapping
s = df2.drop_duplicates('Name').set_index('Name')['Val']
df1['New'] = df1['Name'].map(s)</code>通过使用这些方法中的任何一种，您可以有效地合并数据帧，保留来自主数据帧的信息数据框并用 NaN 填充缺失值。
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