熊猫：如何合并两个数据框并使用第二个数据框中的值填充NaN值

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洞穴：

我有一个熊猫数据框（df1），看起来像这样：

No     car          pl.       Value      Expected      
1      Toyota       HK        0.1        0.12      
1      Toyota       NY        0.2        NaN     
2      Saab         LOS       0.3        NaN      
2      Saab         UK        0.4        0.6       
2      Saab         HK        0.5        0.51     
3      Audi         NYU       0.6        NaN      
3      Audi         LOS       0.7        NaN      
4      VW           UK        0.8        NaN   
5      Audi         HK        0.9        NaN

我还有另一个数据框（df2），如下所示：

No        pl.             Expected              
2         LOS              0.35      
3         NYU              0.62   
3         LOS              0.76    
5         HK               0.91

我希望我的最终数据框看起来像这样：

No     car          pl.       Value      Expected      
1      Toyota       HK        0.1        0.12      
1      Toyota       NY        0.2        NaN     
2      Saab         LOS       0.3        0.35      
2      Saab         UK        0.4        0.6       
2      Saab         HK        0.5        0.51     
3      Audi         NYU       0.6        0.62      
3      Audi         LOS       0.7        0.76      
4      VW           UK        0.8        NaN   
5      Audi         HK        0.9        0.91

我尝试了这个：

df = df1.fillna(df1.merge(df2, on=['No','pl.']))

但是df1在输出中保持不变

我在这里看到的问题是形状相同的数据框。当形状不同时，有没有办法做到这一点？

提前致谢！

耶斯雷尔：

使用带suffixes参数的左联接，然后Series.fillna用DataFrame.popfor和drop列替换缺少的值Expected_：

df = df1.merge(df2, on=['No','pl.'], how='left', suffixes=('_',''))
df['Expected'] = df.pop('Expected_').fillna(df['Expected'])
print (df)
   No     car  pl.  Value  Expected
0   1  Toyota   HK    0.1      0.12
1   1  Toyota   NY    0.2       NaN
2   2    Saab  LOS    0.3      0.35
3   2    Saab   UK    0.4      0.60
4   2    Saab   HK    0.5      0.51
5   3    Audi  NYU    0.6      0.62
6   3    Audi  LOS    0.7      0.76
7   4      VW   UK    0.8       NaN
8   5    Audi   HK    0.9      0.91

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