举例说明df = df.merge(df_get, how='outer', left_index=True, right_index=True, suffixes=('_df', '_df_get'))

假设你有两个数据框，`df` 和 `df_get`。`df` 中的行索引（比如日期）是 `index` 列，而 `df_get` 也是同样基于 `index` 列。当你运行这个命令：

df = df.merge(df_get, how='outer', left_index=True, right_index=True, suffixes=('_df', '_df_get'))

举个例子，`df` 可能包含如下数据：

| index | value_df |
| --- | --- |
| 2022-01-01 | 100 |
| 2022-01-02 | 200 |

而 `df_get` 可能像这样：

| index | value_df_get |
| --- | --- |
| 2022-01-01 | 150 |
| 2022-01-03 | 300 |

执行上述 `merge` 操作后，新的 `df` 结果会是：

| index | value_df | value_df_get |
| -- | --- |
| 2022-01-01 | 100 | 150 |
| 2022-01-02 | 200 | NaN (因为df_get中没有这个索引) |
| 2022-01-03 | NaN (因为df中没有这个索引) | 300 |

可以看到，所有 `df_get` 中的记录都被添加到了 `df` 中，包括那些在 `df` 中没有对应项的索引值，这就是`outer`连接的效果，并且列名（如 `value`）有了 `_df` 和 `_df_get` 的区分。