如何在合并python中的两个数据帧之前输入值以避免数据丢失

我有两个数据帧，

df1

和

df2

，如下所示：

df1

      name  posteam   down      rush
0   A.Ekeler    LAC   1.0       35.7
1   A.Ekeler    LAC   2.0       15.1
2   A.Ekeler    LAC   3.0       15.9
3   A.Ekeler    LAC   4.0       0.4
4   A.Jones     GB    1.0       105.1
5   A.Jones     GB    2.0       79.2
6   A.Jones     GB    3.0       8.1
7   A.Jones     GB    4.0       1.0

我想将它们合并到

name

、

posteam

和

down

行中。但是，

name

下的一些值在

df1

中有

down==4

的数据，但在

df2

中没有（看看A.Jones。一个df有

down==4

数据，另一个没有）。当我合并时，由于我正在与

down

合并，因此

down==4

上的值消失，如下所示：

merged = pd.merge(df1,df2,on=['name','posteam','down'])

    name       posteam  down    rush    passes
0   A.Ekeler    LAC     1.0     35.7    122.8
1   A.Ekeler    LAC     2.0     15.1    63.2
2   A.Ekeler    LAC     3.0     15.9    39.0
3   A.Ekeler    LAC     4.0     0.4     -1.0
4   A.Jones     GB      1.0     105.1   43.7
5   A.Jones     GB      2.0     79.2    52.0
6   A.Jones     GB      3.0     8.1     10.4

玩家A.Jones在

df1

中有

down==4

的数据，但在

df2

中没有。我如何为一个dfs中没有数据的玩家输入

0

，以便在我合并时它们不会消失？如下所示（参见索引7）：

因此，当我合并时，我将从

df1

获取保持

向下==4

数据，如下所示（查看索引7）：

我试着把

从合并中删除，但那把一切都搞砸了
你应该试试这个

merged_df = pd.merge(df1, df2, 
                    how='outer', 
                    on=['name', 'posteam', 'down']).fillna(value=0.0)

df2

    name      posteam   down    passes
0   A.Ekeler    LAC     1.0     122.8
1   A.Ekeler    LAC     2.0     63.2
2   A.Ekeler    LAC     3.0     39.0
3   A.Ekeler    LAC     4.0     -1.0
4   A.Jones     GB      1.0     43.7
5   A.Jones     GB      2.0     52.0
6   A.Jones     GB      3.0     10.4
7   A.Jones     GB      4.0     0.0

merged = pd.merge(df1,df2,on=['name','posteam,'down])

    name       posteam  down    rush    passes
0   A.Ekeler    LAC     1.0     35.7    122.8
1   A.Ekeler    LAC     2.0     15.1    63.2
2   A.Ekeler    LAC     3.0     15.9    39.0
3   A.Ekeler    LAC     4.0     0.4     -1.0
4   A.Jones     GB      1.0     105.1   43.7
5   A.Jones     GB      2.0     79.2    52.0
6   A.Jones     GB      3.0     8.1     10.4
7   A.Jones     GB      4.0     1.0     0.0

merged_df = pd.merge(df1, df2, 
                    how='outer', 
                    on=['name', 'posteam', 'down']).fillna(value=0.0)