pandas.DataFrame.merge with None（NaN）

我需要加入包含None/Nan的字段。但是熊猫背叛了这一点，这正常吗？（模拟相交，需要保留第一个数据帧的索引）

但是

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如何加入None？

请说明您的预期结果。对不起，添加了代码）嗯，似乎

a.merge（b，on='a'）

或多或少提供了您想要的。不，我需要保留索引a。结果也不一样。但是：

a=pd.DataFrame（[[None，1]，'a'，2]]，index=[10,11]，columns=[a'，'b']）b=pd.DataFrame（[[None，1]，'a'，2]]，columns=[c'，'d']）print（a.merge（b，on=[a'，'b']）a b#0 None 1#1#a#2

然后您可以使用

连接
a.set\u（'a'）index（'a'，'a'）。连接（b.set='rsu'）
此外，我发现很难想象如何从输入中获得合并结果。我在这里猜测。请指出您的预期结果。对不起，添加了代码）嗯，似乎
a.merge（b，on='a'）
或多或少给出了您想要的。不，我需要保留索引a。结果也不一样。但是：
a=pd.DataFrame（[[None，1]，'a'，2]]，index=[10,11]，columns=[a'，'b']）b=pd.DataFrame（[[None，1]，'a'，2]]，columns=[c'，'d']）print（a.merge（b，on=[a'，'b']）a b#0 None 1#1#a#2
然后您可以使用
连接
a.set\u（'a'）index（'a'，'a'）。连接（b.set='rsu'）
此外，我发现很难想象如何从输入中获得合并结果。我在猜。
a = pandas.DataFrame([[None, 1], [1, 2]], index=[10, 11], columns=['a', 'b'])
b = pandas.DataFrame([[None, 2], [1, 2]], columns=['c', 'd'])

a.merge(
    right=b.drop_duplicates().set_index(b.columns.to_list()),
    how='inner',
    left_on=a.columns.to_list(),
    right_index=True)

#       a  b
# 11  1.0  2
# 11  1.0  2 # Where does this row come from ???
#
# While i was expecting just:
#       a  b
# 11  1.0  2

a = pandas.DataFrame([[None, 1], [1, 2]], index=[10, 11], columns=['a', 'b'])
b = pandas.DataFrame([[None, 1], [1, 2]], columns=['c', 'd'])

a.merge(
    right=b.drop_duplicates().set_index(b.columns.to_list()),
    how='inner',
    left_on=a.columns.to_list(),
    right_index=True)

#       a  b
# 11  1.0  2
# Where is the row [None, 1] ???
#
# While i was expecting:
#       a  b
# 10  NaN  1
# 11  1.0  2