Python 3.x 使用pd.merge时填充NA

我有两个数据帧，我想将它们合并到公共列上，如下所示。第二个数据帧中还有一个新列

dummy_data1 = {'id': ['1', '2', '3', '4'],'name': ['A', 'C', 'E', 'G'],
           'year':['2012','2012','2012','2012']}

df1 = pd.DataFrame(dummy_data1, columns = ['id', 'name', 'year'])

dummy_data2 = {
    'id': ['1', '2', '3', '7',],
    'name': ['A', 'C', 'E', 'P'],
    'ADDRESS': ['X', 'Y', 'Z', 'P'],'year':['2013','2013','2013','2013']}

df2 = pd.DataFrame(dummy_data2, columns = ['id', 'name','ADDRESS','year'])

当我将这两个数据帧与

df_merge = pd.merge(df1, df2, on=['name','id','year'],how='outer')

由于新添加的列，我得到了一些行的NaN，正如预期的那样：

我的问题是关于NaN的，如果该id的数据在另一个数据帧中可用，是否有方法重复NaN的数据。所以对于索引0，它带来了“X”而不是“nan”，对于索引1，它带来了“Y”等等。我只想假设不同年份的“地址”不变。 谢谢

我建议并使用

合并排序数据的排序工作；因此，在使用它对数据进行排序之前，我会给出建议。在你的情况下，它已经是

pd.merge_ordered(df1,df2).bfill()

    id  name    year    ADDRESS
0   1   A   2012         X
1   1   A   2013         X
2   2   C   2012         Y
3   2   C   2013         Y
4   3   E   2012         Z
5   3   E   2013         Z
6   4   G   2012         P
7   7   P   2013         P

---

请展示一个你想要它看起来像什么样的示例。