pd.merge取并集

pd.merge()是pandas库中用于合并数据的函数之一，它可以根据指定的列或索引将两个或多个DataFrame对象进行合并。当我们使用pd.merge()函数时，可以通过指定参数how来控制合并的方式，其中包括取并集的方式。

具体来说，当我们将参数how设置为"outer"时，pd.merge()函数会将两个DataFrame对象的所有行进行合并，并且对于没有匹配的值，会用NaN填充。这样就实现了取并集的效果。

下面是一个示例代码，展示了如何使用pd.merge()函数进行取并集的操作：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5],
                    'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用pd.merge()函数进行取并集
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer')

print(merged_df)

运行以上代码，输出结果如下：

   A    B    C
0  1    a  NaN
1  2    b  NaN
2  3    c    x
3  4  NaN    y
4  5  NaN    z

可以看到，合并后的DataFrame对象包含了两个原始DataFrame对象的所有行，并且对于没有匹配的值，用NaN进行填充。