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如何:

df2.combine_first(df1)

In [33]: df2Out[33]:         A         B         C         D2000-01-03  0.638998  1.277361  0.193649  0.3450632000-01-04 -0.816756 -1.711666 -1.155077 -0.6787262000-01-05  0.435507 -0.025162 -1.112890  0.3241112000-01-06 -0.210756 -1.027164  0.036664  0.8847152000-01-07 -0.821631 -0.700394 -0.706505  1.1933412000-01-10  1.015447 -0.909930  0.027548  0.2584712000-01-11 -0.497239 -0.979071 -0.461560  0.447598In [34]: df1Out[34]:         A         B         C2000-01-03  2.288863  0.188175 -0.0409282000-01-04  0.159107 -0.666861 -0.5516282000-01-05 -0.356838 -0.231036 -1.2114462000-01-06 -0.866475  1.113018 -0.0014832000-01-07  0.303269  0.021034  0.4717152000-01-10  1.149815  0.686696 -1.2309912000-01-11 -1.296118 -0.172950 -0.6038872000-01-12 -1.034574 -0.523238  0.6269682000-01-13 -0.193280  1.857499 -0.0463832000-01-14 -1.043492 -0.820525  0.868685In [35]: df2.combdf2.combine        df2.combineAdd     df2.combine_first  df2.combineMultIn [35]: df2.combine_first(df1)Out[35]:         A         B         C         D2000-01-03  0.638998  1.277361  0.193649  0.3450632000-01-04 -0.816756 -1.711666 -1.155077 -0.6787262000-01-05  0.435507 -0.025162 -1.112890  0.3241112000-01-06 -0.210756 -1.027164  0.036664  0.8847152000-01-07 -0.821631 -0.700394 -0.706505  1.1933412000-01-10  1.015447 -0.909930  0.027548  0.2584712000-01-11 -0.497239 -0.979071 -0.461560  0.4475982000-01-12 -1.034574 -0.523238  0.626968       NaN2000-01-13 -0.193280  1.857499 -0.046383       NaN2000-01-14 -1.043492 -0.820525  0.868685       NaN

请注意,它

df1
从不与重叠的索引中获取值
df2
。如果这不能完全满足您的要求,我将愿意改进此功能/为其添加选项。



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