两个df合并，用merge outer 索引日期有重复怎么处理

在使用`pandas`的`merge`函数进行`outer`连接时，如果索引日期存在重复，`merge`会保留每个匹配组的所有记录，对于缺失的数据会填充`NaN`。这也就是所谓的"全外连接"，它返回结果集中所有输入组合，包括那些不存在于任何一个源集合中的组合。

具体操作可以这样实现[^1]:

# 假设你有两个DataFrame left 和 right，它们都有名为'date'的索引
left = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                     'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                     'date': pd.date_range('20200101', periods=4)})

right = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                      'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3'],
                      'date': pd.date_range('20200102', periods=4)})

result = pd.merge(left, right, on='date', how='outer')

# 结果中'lleft'和'right'列会填充NaN，因为这些日期在另一个数据框中不存在
print(result)

输出的结果将包含左数据框和右数据框所有可能的日期对组合，即使有些日期只存在于其中一个数据框中[^2]。