Python pandas：合并部分重叠的数据框

Question

我有一个数据框，df1，例如：

name | group | col1 | col2 | col3 | col4 | col5
id1  | G1    |
id2  | G1    |
id3  | G1    |
id4  | G2    |
id5  | G2    |
id6  | G2    |
...
id10

• col1、col2等的值为浮点数，>= 0。
• name 的值是字符串，其中每个名称唯一标识每一行
• group 的值是字符串。此列描述了一组名称，并包含在内以保持完整性。

还有另一个数据框，df2，比如：

name | group | col2 | col4 | col5 | col7 |
id11 | G1    |
id12 | G1    |
id13 | G1    |
id14 | G2    |
id15 | G2    |
id16 | G2    |
...
id20

• df1 和df2 之间没有共同的name 值。
• df2.group 还包含值 G1 或 G2
• df2 的列可以是df1 的一部分（例如col2、col4 和col5），也可以是df2 独有的（例如col7）。

我希望像这样合并这两个数据框：

name | group | col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | col7
id1  | G1    |                                  |  0
id2  | G1    |                                  |  0
id3  | G1    |                                  |  0
id4  | G2    |                                  |  0
...
id10 | G2    |  0   |      |  0   |      |      |
id11 | G1    |  0   |      |  0   |      |      |
id12 | G1    |  0   |      |  0   |      |      |
...
id20

• 将df2的行追加到df1，得到它们列的集合。
• 如果原始数据框中的一行在新列下没有值，则合并数据框中的值为零。例如df1 中没有 col7，因此在合并的数据帧中，源自 df1 的所有行将在 col7 下获得值 0。对于源自df2 的所有行以及col1 和col3 列都是相同的，它们是df1 独有的。

Answer 1

结果比我想象的要容易得多：

df_union_all= pd.concat([df1, df2])