如果值重叠，则合并pandas dfs列，否则指定默认值

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在pandas中，可以使用merge()函数来合并两个DataFrame的列。当两个DataFrame中的列存在重叠值时，可以通过指定on参数来合并这些列。如果值重叠，则合并列，否则指定默认值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [7, 8, 9]})

# 合并两个DataFrame的列
merged_df = df1.merge(df2, on='A', how='outer')

# 输出合并后的DataFrame
print(merged_df)

输出结果为：

   A  B_x  B_y
0  1    4    7
1  2    5    8
2  3    6    9

在上述示例中，我们创建了两个DataFrame df1 和 df2，它们都有一个列名为'A'的列。通过调用merge()函数，并指定on='A'，我们将这两个DataFrame按照'A'列进行合并。由于'A'列的值在两个DataFrame中都存在，所以合并后的结果中会包含两个重叠的'B'列，分别用'B_x'和'B_y'来表示。

对于默认值的指定，可以使用fillna()函数来填充缺失值。例如，如果我们想要将合并后的DataFrame中的缺失值填充为0，可以使用以下代码：

merged_df.fillna(0, inplace=True)

这将会将所有缺失值替换为0。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云-云计算。