Python中如何对索引为不等时间序列的两个DataFrame执行外连接？

这是Pandas里连接操作的常见问题——默认的join是左连接（left join），只会保留左表（也就是你这里的df1）的所有行，右表（df2）只有和左表索引匹配的行才会被加入，所以你看不到df2里那些2015年的日期行。要得到包含两个DataFrame所有行的结果，你需要用外连接（outer join），以下两种方法都能实现：

方法1：使用join方法指定外连接 #

因为你的两个DataFrame都用date作为索引，直接给join加上how='outer'参数即可：

# 得到包含所有行的合并结果
result_df = df1.join(df2, how='outer')

方法2：使用merge方法并指定索引和连接方式 #

如果想用merge，需要明确指定按索引进行合并，同时设置外连接类型——默认merge是按同名列匹配，而不是索引，这也是你之前用merge没成功的原因：

# 指定按左右表的索引合并，并且用外连接
result_df = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')

这两种方法都会得到你想要的结果：两个DataFrame的所有行都会被保留，没有匹配值的位置会自动填充NaN。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9262271