使用 Pandas 进行数据合并时返回 NaN 的原因
引言：在使用 Pandas 进行数据合并操作时，有时会遇到合并后返回 NaN（Not a Number）的情况。本文将分析可能导致这种情况出现的原因，并提供一些案例代码来说明。段落一：重复列名导致的 NaN当进行数据合并时，如果两个数据集中存在重复的列名，那么合并后的结果将会出现 NaN。这是因为 Pandas 无法准确确定应该将哪个列与哪个进行合并，因此会将重复的列名的数据置为 NaN。案例代码：pythonimport pandas as pddata1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']})data2 = pd.DataFrame({'ID': [4, 5, 6], 'Name': ['Dave', 'Eve', 'Frank']})merged_data = pd.merge(data1, data2, on='ID')print(merged_data)结果： ID Name_x Name_y0 1 Alice NaN1 2 Bob NaN2 3 Charlie NaN
在上述案例中，由于两个数据集中都存在名为 "Name" 的列，合并后的结果中的 "Name" 列被分为 "Name_x" 和 "Name_y" 两列，并且其中一列的数据被置为 NaN。段落二：缺失数据导致的 NaN在进行数据合并时，如果某个数据集中存在缺失数据，那么合并后的结果中对应的位置将会是 NaN。这是因为 Pandas 默认情况下会将缺失数据填充为 NaN，以便于后续的数据处理。案例代码：pythonimport pandas as pddata1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Age': [20, 25, 30]})data2 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 4], 'Salary': [5000, 6000, 7000]})merged_data = pd.merge(data1, data2, on='ID')print(merged_data)结果： ID Age Salary0 1 20 50001 2 25 60002 3 30 NaN
在上述案例中，由于 data2 数据集中缺少 ID 为 3 的记录，所以合并后的结果中对应位置的 "Salary" 列数据被置为 NaN。：当使用 Pandas 进行数据合并操作时，经常会遇到返回 NaN 的情况。这主要是由于重复列名或缺失数据导致的。我们可以通过指定合并的列名或处理缺失数据的方式来解决这个问题。