Pandas 在键中与 NaN 合并答案

【问题标题】：Pandas Merge with NaN in keyPandas 在键中与 NaN 合并
【发布时间】：2019-07-26 09:49:53
【问题描述】：

我正在尝试合并 2 个数据框，它们的键列中都有 NaN。 NaN 不等于 NaN，但“key”列中的两个 NaN 是匹配的。为什么会这样，我怎样才能让它们不匹配？我正在使用 python 3.6。

df1 = pd.DataFrame({'key': [3,2,1,1,np.nan,5], 'value': np.random.randn(6)})
df2 = pd.DataFrame({'key': [1,3,np.nan], 'value': np.random.randn(3)})

df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

print(df1)
print(df2)
print(df)

   key     value
0  3.0  0.642917
1  2.0  1.347245
2  1.0 -1.381299
3  1.0  1.839940
4  NaN  0.770599
5  5.0 -0.137404

   key     value
0  1.0  0.580794
1  3.0  0.569973
2  NaN -0.078336

   key   value_x   value_y
0  3.0  0.642917  0.569973
1  2.0  1.347245       NaN
2  1.0 -1.381299  0.580794
3  1.0  1.839940  0.580794
4  NaN  0.770599 -0.078336
5  5.0 -0.137404       NaN

np.nan == np.nan
Out[25]: False

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas merge

【解决方案1】：

我曾经回答过关于“为什么”部分的问题，您可以在Why does pandas merge on NaN? 阅读更多内容。

要修复，为什么不在合并前调用dropna？

df1.merge(df2.dropna(subset=['key']), on='key', how='left')

   key   value_x   value_y
0  3.0 -0.177450 -1.879047
1  2.0  0.179939       NaN
2  1.0 -1.033730 -1.433606
3  1.0  1.426648 -1.433606
4  NaN -0.320173       NaN
5  5.0 -1.824740       NaN

【讨论】：