combine_first 函数在 pandas 中主要用于合并两个 DataFrame 或 Series，根据一个 DataFrame 中的缺失值（NaN），用另一个 DataFrame 中的对应值进行填充。这个方法不是用于“merge”操作，而是用于填充缺失值。以下是一个简单的例子来说明如何使用 combine_first 函数。

假设我们有以下两个 DataFrame：

这里，df1 和 df2 是两个 DataFrame，其中包含一些缺失值（NaN）。我们可以使用 combine_first 函数将 df1 中的缺失值用 df2 中的对应值填充：

输出：

在上面的示例中，df1 中的缺失值被 df2 中的相应值替换。例如，df1 中 (0, ‘B’) 的位置是 NaN，而在 df2 中，相应的值是 100，因此在 combined_df 中，这个位置的值变为 100。

注意，combine_first 函数只会在第一个对象的缺失值处填充第二个对象的值。如果两个对象在相同的位置都有缺失值，则结果中的该位置仍然为缺失值。

在使用 combine_first 时，请确保两个对象具有相同的索引。如果它们具有不同的索引，Pandas将尝试对齐它们，这可能会导致意外的结果。如果需要，您可以使用 reindex、reset_index 或 set_index 等函数调整索引。