datafream任意行列outer join插入其他列数据

在DataFrame中进行outer join并插入其他列数据的方法是使用merge函数。merge函数可以根据指定的列进行连接，并且可以选择不同类型的连接，包括left join、right join、inner join和outer join。

下面是一个示例代码，展示如何在DataFrame中进行outer join并插入其他列数据：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3\], 'B': \[4, 5, 6\]})
df2 = pd.DataFrame({'C': \[7, 8, 9\], 'D': \[10, 11, 12\]})

# 使用merge函数进行outer join，并插入其他列数据
result = pd.merge(df1, df2, how='outer', left_index=True, right_index=True)

# 插入其他列数据
result\['E'\] = \[13, 14, 15\]

# 打印结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先创建了两个DataFrame df1和df2。然后使用merge函数进行outer join，通过设置how参数为'outer'来指定outer join。通过设置left_index和right_index参数为True，我们可以根据索引进行连接。最后，我们插入了一个名为'E'的新列，并赋予了相应的值。

希望这个例子能够帮助到你。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [inner join、outer join、right join、left join 之间的区别](https://blog.csdn.net/dingjianmin/article/details/92009385)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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