Merge on Nan - 这个错误是我想要的行为。我应该担心未来的修正吗？

Question

在Pandas、pd.Nan != pd.Nan中，但是现在，合并到dataframe，Nan会合并在一起。

如问题 , the normal behavior should be to not merge on that. The question is discussed on the Pandas issue tracker 中所述。

来自 It_is_chris:

# merge example
df = pd.DataFrame({'col1':[np.nan, 'match'], 'col2':[1,2]})
df2 = pd.DataFrame({'col1':[np.nan, 'no match'], 'col3':[3,4]})
pd.merge(df,df2, on='col1')

    col1    col2    col3
0   NaN      1       3

现在我们知道了，在我的代码中，我也需要对 Nan 进行合并。我可以使用 Pandas 中的故障，但在未来，行为会改变然后破坏我的代码吗？

防止这种情况的最佳选择是什么？

谢谢

Answer 1

正如您正确指出的那样，将来有可能无法加入 NaN。根据编程语言的不同，此行为会发生变化。

最简单的 future-proof 解决方案是将 NaN 替换为“NA”或类似的字符串。如果需要，您可以将其替换回 NaN post 合并。

df = pd.DataFrame({'col1':[np.nan, 'match'], 'col2':[1,2]}).fillna("NA")
df2 = pd.DataFrame({'col1':[np.nan, 'no match'], 'col3':[3,4]}).fillna("NA")
pd.merge(df,df2, on='col1')

Merge on Nan - 这个错误是我想要的行为。我应该担心未来的修正吗？

Merge on Nan - The bug is the behavior I want. Should I worry about future correction?

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