如何用Pandas合并仅含单列的两个DataFrame？

你可以通过**全外连接（outer join）**结合列后缀来实现需求，具体代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 5, 6]})

# 执行全外连接，自动给重复列名添加指定后缀
result = pd.merge(df1, df2, on='x', how='outer', suffixes=('_1', '_2'))

# 如果需要保留整数类型（避免因NaN转为float），可以使用可空整数类型
result = result.astype({'x_1': 'Int64', 'x_2': 'Int64'})
print(result)

输出结果：

x_1  x_2
0    1    1
1    2    2
2    3    3
3    4  NaN
4  NaN    5
5  NaN    6

关键说明 #

• how='outer'：保留两个DataFrame中所有的x值，匹配不上的位置用NaN填充，正好符合你需要的行结构。
• suffixes=('_1', '_2')：因为两个DataFrame的列名都是x，合并后会自动给来自df1的列加_1后缀，df2的列加_2后缀，无需手动重命名。
• 可空整数类型Int64（注意大写I）：解决了Pandas中整数列出现NaN时自动转为float的问题，保留整数显示形式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leonardo