合并两个datafame，不一样的地方留空值

可以使用 pandas 的 merge 函数来将两个 DataFrame 进行合并，同时保留不同的部分。具体操作如下：

假设有两个 DataFrame，df1 和 df2，它们的列名和数据类型不完全一致，我们希望将它们合并在一起，不同的地方留空值。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [True, False, True]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 4], 'D': ['x', 'y', 'z'], 'E': [3.14, 2.71, 1.62]})

首先，我们可以使用 merge 函数将两个 DataFrame 进行合并。具体来说，我们需要指定 on 参数为两个 DataFrame 共有的列名，这样 merge 函数就会按照这个列名对两个 DataFrame 进行合并。同时，我们还需要指定 how 参数为 'outer'，表示采用外连接的方式合并两个 DataFrame。这样，两个 DataFrame 中所有的行都会被保留，不同的地方留空值。

df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')
print(df)

输出结果为：

   A    B      C    D     E
0  1    a   True    x  3.14
1  2    b  False  NaN   NaN
2  3    c   True    y  2.71
3  4  NaN    NaN    z  1.62

可以看到，两个 DataFrame 中的所有行都被保留了下来，不同的地方留空值。同时，由于 df1 中没有 D 和 E 两列，因此在合并后的 DataFrame 中，这两列的值都是 NaN。同理，由于 df2 中没有 B 和 C 两列，因此在合并后的 DataFrame 中，这两列的值也都是 NaN。