在pandas中合并表时添加默认值

可以通过使用merge()函数的参数how和suffixes来实现。merge()函数用于将两个或多个DataFrame对象按照指定的列进行合并。

1. 默认情况下，merge()函数会根据两个DataFrame对象中共有的列进行合并，并且只保留共有的列。如果某个列在一个DataFrame中存在而在另一个DataFrame中不存在，那么该列将被丢弃。
2. 如果想要保留所有的列，可以使用参数how='outer'。这样会将两个DataFrame对象中的所有列都保留下来，并将不存在的值填充为NaN。
3. 如果想要在合并时添加默认值，可以使用参数suffixes来指定后缀。suffixes参数是一个长度为2的元组，用于在合并时给重复列添加后缀。例如，可以将suffixes=('','_default')，这样在合并时，如果存在重复列，会在原列名后添加'_default'后缀。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer', suffixes=('', '_default'))
print(merged_df)

输出结果为：

   A    B    C
0  1  4.0  7.0
1  2  5.0  8.0
2  3  6.0  NaN
3  4  NaN  9.0

在这个例子中，df1和df2中都有列A，合并时根据列A进行合并，并保留了所有的列。由于df1中没有列C，所以在合并结果中该列的值被填充为NaN。