Python PANDES df.fillna-使用正确的值在外部联接后填充NAN

我有两个数据帧，共享一些列。
我正试图：

1） 将两个数据帧合并在一起，即添加不同的列：

diff = df2[df2.columns.difference(df1.columns)]
merged = pd.merge(df1, diff, how='outer', sort=False, on='ID')

到目前为止，一切正常

2） 现在，将

NaN

值替换为

df2

merged = merged[~merged.index.duplicated(keep='first')]
merged.fillna(value=df2)

就在这里，我得到：

pandas.core.indexes.base.InvalidIndexError

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我没有任何重复项，也找不到任何导致此问题的信息。

如果行数因合并而更改，则fillna有时会导致错误。试试下面的方法

merged.fillna(df2.groupby(level=0).transform("mean"))

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这个问题的解决方法是使用不同的方法-

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这样，丢失数据的每一行都会填充来自另一个数据帧的数据，如图所示

您可以与

Nan

共享您的数据帧样本吗？您到底想做什么？我假设，

合并的

data.frame的索引中有一些值不在

df2

data.frame中？不幸的是，这不起作用。我仍然会犯同样的错误。