今天需求是用pandas的两张表格合并起来，其中重复的部分将数据进行相加。
用到的是combine（）这个函数。

函数详细的使用可以看这个大佬的文章：
https://www.cnblogs.com/traditional/p/12727997.html
（这个文章使用的测试数据有个陷阱，后面会说。）

我想说的一个场景是这样的：
表一：

表二：

可以看到两个测试表的区别在于D列，表一的D列是没有数据的，而表二的有。

一开始直接使用这个语句进行合并：

def sum(a, b):
    return a + b
final_df = df_one.combine(df_two, sum)

得到的结果是这样的，明明表二的D列有数据，但是没有合并。

跟了下代码，这里的a + b是实际上将两个Series进行加操作，应该是nan加上一个数字的时候会报错，但是pandas的处理将出现错误的格子的错误信息忽视掉了，所以导致没有合并。

这里就要提到上面那个文章里面的陷阱，测试数据都是使用单行Series进行合并，所以combine后面的func实际上是对单个数值变量进行操作。
而如果你和我一样是用一个二维的dataframe表进行combine，他其实是对每个Series进行操作，所以简单的用+进行合并操作是会有问题的。这一点尤其是在使用lambda表达式这种匿名函数时更容易被忽视的。
那对于二维的Dataframe表格我提出的解决办法是：

def sum(a, b):
    if pd.isna(a):
        return b
    elif pd.isna(b):
        return a
    else:
        return a + b
        
def sum_s(a, b):
    return a.combine(b, sum)
    
final_df = df_one.combine(df_two, sum_s)

对combine操作进行嵌套，我明白我这个代码非常丑，但是他能用。
如果你能把这个代码写的更漂亮，欢迎你在评论区指出，如果看到我会及时修改。

碎碎念：
可能比较少人直接用pandas做excel处理的库？我用的搜索引擎没有找到对pandas进行并表的操作。
挺奇怪的，我觉得pandas明明非常好用，对格式兼容很好。Dataframe的使用也非常舒服。