pandas 左连接，其中多列上的右为空

使用 Pandas 左连接处理多列右为空的情况

在数据分析和处理中，我们经常会遇到多个数据表之间需要进行连接的情况。Pandas 提供了丰富的连接方式，其中左连接是一种常见且有用的连接方式。左连接是指根据一个或多个键将两个数据表按行连接并保留左边数据表中的所有行，而右边数据表中没有匹配到的行则以空值填充。

然而，当我们进行左连接时，可能会遇到右边数据表中多个列为空的情况。这种情况下，我们需要对右边数据表中空值进行处理，以便得到准确的连接结果。

处理多列右为空的方法

当右边数据表中多列为空时，我们可以使用 Pandas 的 fillna() 函数来填充空值。该函数可以接受一个字典作为参数，其中键是需要填充的列名，值是用来填充空值的特定值。

在使用 fillna() 函数填充空值之后，可以继续进行左连接操作，得到最终的连接结果。

案例代码

python
import pandas as pd
# 创建左边数据表
left_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建右边数据表
right_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'C': [7, None, None], 'D': [8, None, None]})
# 填充右边数据表中的空值
filled_right_df = right_df.fillna({'C': 0, 'D': 0})
# 左连接操作
result_df = left_df.merge(filled_right_df, on='A', how='left')
# 输出结果
print(result_df)

运行结果

   A  B    C    D
0  1  4  7.0  8.0
1  2  5  0.0  0.0
2  3  6  0.0  0.0

通过使用 Pandas 的左连接和 fillna() 函数，我们可以很方便地处理右边数据表中多列为空的情况。填充空值之后，可以继续进行左连接操作，得到最终的连接结果。