使用 merge 实现 left.join(right, how='outer') 功能

使用 pd.merge() 函数可以实现 left.join(right, how='outer') 的功能，代码如下：

pd.merge(left, right, how='outer', left_index=True, right_index=True)

解释：

• left 和 right 分别代表要进行合并的两个 DataFrame。
• how='outer' 表示进行 outer join，即保留所有左 DataFrame 和右 DataFrame 中的所有数据。
• left_index=True 和 right_index=True 表示使用 DataFrame 的索引作为合并的依据。

示例：

假设有两个 DataFrame：

left = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['a', 'b'])
right = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]}, index=['a', 'c'])

使用 pd.merge() 进行合并：

merged = pd.merge(left, right, how='outer', left_index=True, right_index=True)
print(merged)

输出结果：

   A    B    C    D
a  1.0  3.0  5.0  7.0
b  2.0  4.0  NaN  NaN
c  NaN  NaN  6.0  8.0

注意：

• 如果两个 DataFrame 的索引不匹配，则会使用 NaN 填充缺失值。
• 使用 pd.merge() 可以实现各种类型的合并操作，例如 inner join、left join、right join 等。

希望这篇文章能够帮助您更好地理解如何使用 pd.merge() 函数来实现 left.join(right, how='outer') 功能。