Pandas为什么要在NaN上合并

在数据分析和处理中，Pandas是极其常用的Python库之一。而在Pandas的数据合并操作中，经常会遇到NaN值，对于很多初学者来说，这个概念或许有些模糊。那么，为什么Pandas要在NaN上进行合并呢？这将是我们今天的主要内容。

何为NaN值

NaN（Not a Number）是Pandas中一种表示缺失数据或不可用数据的标志，它通常是用来表示缺失值。例如，在一个存储学生成绩数据的DataFrame中，如果某一行或某一列的值为空，我们可以用NaN来表示这个空值。

什么是Pandas合并操作

Pandas中有多种数据合并操作，例如concat、join和merge。这些方法均可以将两个或多个数据集中的数据合并到一个数据集中以进行更好的数据处理。

以merge为例，假设我们有两个包含学生信息的DataFrame，分别为student_info和student_score，两个DataFrame中的学生ID都相同。我们可以使用merge方法将两个DataFrame关联起来，如下所示:

student_info = pd.DataFrame({
    'student_id': [1, 2, 3, 4],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David']})
student_score = pd.DataFrame({
    'student_id': [1, 2, 4, 5],
    'score': [80, 90, 70, 60]})

merged_data = pd.merge(student_info, student_score, on='student_id')

执行以上代码后，merged_data将得到如下结果：

   student_id    name  score
0           1   Alice   80.0
1           2     Bob   90.0
2           4   David   70.0

为什么Pandas要在NaN上合并

通常情况下，NaN值在合并操作时意味着缺失值。例如，假设我们有如下两个DataFrame：

df1 = pd.DataFrame({
    'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({
    'A': ['A4', 'A5'],
    'B': ['B4', 'B5'],
    'C': ['C4', 'C5'],
    'D': ['D4', 'D5']})

df2_nan = pd.concat([df1, df2], axis=0)
df2_nan.loc[4:5, 'D'] = np.NaN

这里构造了两个DataFrame，分别为df1和df2。接着，我们用concat方法将两个DataFrame合并到一起，并使用loc方法将D列中的前两个值置为空，构造出一个包含NaN值的DataFrame。

现在，我们使用merge方法将df1和df2_nan合并起来：

merged_df = pd.merge(df1, df2_nan, on=['A', 'B', 'C', 'D'], how='outer')

输出merged_df的结果如下：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A1  B1  C1  D1
2  A2  B2  C2  D2
3  A3  B3  C3  D3
4  A4  B4  C4 NaN
5  A5  B5  C5 NaN

可以看到，在merge的操作中，Pandas将NaN看作是一种值，在进行数据合并时仍会对其进行匹配。在上面的例子中，我们使用外连接（outer join）方式合并了df1和df2_nan，结果中包含NaN值的行并未被过滤掉，而是在结果中保留了下来。这在一些数据分析的场景中非常有用，例如我们可能需要根据NaN的存在与否来进行分析。

此外，如果我们将NaN视作一种缺失值，那么在合并数据时应该对其进行适当处理，例如可以使用fillna方法来填充缺失值，或者使用dropna方法将其删除。