如何按索引合并或拼接两个长度与索引部分不同的DataFrame？

你可以用pandas的join()或者merge()方法实现这个需求，核心是使用**外连接（outer join）**来保留所有索引，缺失值自动填充NaN。

步骤1：构造示例数据 #

先还原你的两个DataFrame：

import pandas as pd

data1 = pd.DataFrame({'data1': [16, 37, 18, 49]}, index=[1, 2, 3, 7])
data2 = pd.DataFrame({'data2': [74, 86, 12, 97, 35]}, index=[2, 3, 4, 6, 12])

步骤2：合并DataFrame #

方法一：用join()（更简洁，适合基于索引的合并）

merged_result = data1.join(data2, how='outer')

方法二：用merge()（更通用，支持按列或索引合并）

merged_result = pd.merge(data1, data2, left_index=True, right_index=True, how='outer')

验证结果 #

执行后得到的merged_result就是你要的效果：

关键说明 #

• how='outer'是核心：它会保留两个DataFrame的所有索引，没有对应数据的位置自动填充NaN，完全匹配你的需求。
• join()默认按索引合并，所以代码更简洁；merge()需要显式指定left_index=True和right_index=True来基于索引合并。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Owlramble