熊猫合并功能似乎有一个怪癖。它认为NaN值相等，并将NaNs与其他NaNs合并：
>&燃气轮机&燃气轮机；foo=数据帧([
[a'，1,2]，
[b'，4,5]，
[c'，7,8]，
[np.NaN，10,11]
]，列=['id'，'x'，'y']）
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；bar=数据帧([
[a'，3]，
[c'，9]，
[np.NaN，12]
]，列=['id'，'z']）
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；pd.merge（foo，bar，how='left'，on='id'）
输Output[428]：
id x y z
0 a 12 3
1 b 4 5南
2 c 7 8 9
3南10 11 12
[4行x 4列]
这与我见过的任何RDB都不一样，通常缺失的值都以不可知论的方式处理，不会像它们相等一样合并在一起。对于具有稀疏数据的数据集来说，这尤其有问题（每个NaN都将合并到其他NaN中，从而产生一个巨大的数据帧！）
有没有一种方法可以在合并过程中忽略缺少的值，而不首先将它们切掉
在合并过程中，id为空时，可以从bar（如果需要，也可以从foo中排除值）。但我不确定你要的是什么，因为它们被切掉了
（我假设从您的左连接开始，您有兴趣保留所有foo，但只希望合并匹配且不为空的bar部分。）
foo.merge（bar[pd.notnull（bar.id）]，how='left'，on='id'）
Output[11]：
id x y z
0 a 12 3
1 b 4 5南
2 c 7 8 9
3南10 11南