假设有两个数据框df1和df2，它们按照ID列关联。其中df1包含完整的ID信息，而df2只包含部分ID信息。我们要将这两个数据框合并，并填充df2中缺失的值。可以采用以下方法：

# 导入pandas库并读取两个数据框
import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('df1.csv')
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 按照ID列进行关联，并合并两个数据框
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')

# 根据需要填充缺失值，比如用0填充
df_merged.fillna(0, inplace=True)

# 保存合并后的数据框
df_merged.to_csv('df_merged.csv', index=False)

上述代码首先导入pandas库并读取待处理的数据框。然后，使用pd.merge()函数按照ID列关联，将两个数据框合并成一个。使用how参数指定合并方式，这里采用左连接，即以df1为基准，保留其所有行，并用df2中对应的行填充缺失值。然后，使用fillna()函数填充缺失值，这里用0进行填充。最后，将合并后的数据框保存到文件中。