由于对数据处理不是很熟悉，在此记录一下平时的一些实现（尽管很简单，对于小白来说还是需要一定的时间）。
问题描述
目前有多个excel表格，每个表格都有一些空缺值。如下所示：
这两张表格里的内容是互补的，那如何实现如下所示的效果：
数据补全（对NAN值进行处理）
一般在数据处理中，对NAN值处理是比较常见的了。因此想到使用DataFrame.fillna()函数。
函数
函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
参数：
value：用于填充的空值的值。
method： {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None。定义了填充空值的方法， pad / ffill表示用前面行/列的值，填充当前行/列的空值， backfill / bfill表示用后面行/列的值，填充当前行/列的空值。
axis：轴。0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。
inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。
limit：int， default None。如果method被指定，对于连续的空值，这段连续区域，最多填充前 limit 个空值（如果存在多段连续区域，每段最多填充前 limit 个空值）。如果method未被指定， 在该axis下，最多填充前 limit 个空值（不论空值连续区间是否间断）
downcast：dict, default is None，字典中的项为，为类型向下转换规则。或者为字符串“infer”，此时会在合适的等价类型之间进行向下转换，比如float64 to int64 if possible。
具体实现
import csv
import pandas as pd
'''
以1.xlsx为基准。
分别读取两个表中的内容，并且转换为DataFrame标准格式
打印出data1 data2的内容，发现出现NAN值，考虑使用fillna()函数处理
将2.xlsx中的内容(即data2)补全1.xlsx中的NAN
打印data1的值 即就是所需要的结果，将其结果写入（write）到文件中
注意：data1的格式是DataFrame,如果保存为excel格式，会出现无法写入的情况，所以此处使用csv格式
'''
path=r'F:\z\3.csv'
data1= pd.DataFrame(pd.read_excel(r'F:\z\1.xlsx'))
data2=pd.DataFrame(pd.read_excel(r'F:\z\2.xlsx'))
print(data1)
print(data2)
data1.fillna(value=data2,inplace = True)
print(data1)
with open(path,'w',newline='') as f:
data1.to_csv(f)去除重复值
重第三张图中可以看到，“学号”有重复的，因为每个人的学号是独一无二的（不考虑其他信息），所以可以以“学号”为去重指标。在之前的代码上稍作修改即可。
data3= data1.drop_duplicates(subset='学号')
print(type(data3))
with open(path,'w',newline='') as f:
data3.to_csv(f)
