Python熊猫：合并部分重叠的数据框

Question

我有一个数据框df1，例如：

name | group | col1 | col2 | col3 | col4 | col5
id1  | G1    |
id2  | G1    |
id3  | G1    |
id4  | G2    |
id5  | G2    |
id6  | G2    |
...
id10

• col1，col2等的值是浮点型，> = 0。
• name的值是字符串，其中每个名称唯一地标识每一行
• group的值是字符串。此列描述名称的分组，为了完整起见，将其包括在内。

还有另一个数据框df2，例如：

name | group | col2 | col4 | col5 | col7 |
id11 | G1    |
id12 | G1    |
id13 | G1    |
id14 | G2    |
id15 | G2    |
id16 | G2    |
...
id20

• name和df1之间没有通用的df2值。
• df2.group还包含值G1或G2
• df2的列可以是df1的一部分（例如col2，col4和col5），也可以是{{1} }（例如df2）。

我希望像这样合并这两个数据框：

col7

• 将name | group | col1 | col2 | col3 | col4 | col5 | col7 id1 | G1 | | 0 id2 | G1 | | 0 id3 | G1 | | 0 id4 | G2 | | 0 ... id10 | G2 | 0 | | 0 | | | id11 | G1 | 0 | | 0 | | | id12 | G1 | 0 | | 0 | | | ... id20 的行追加到df2，并获得其列的集合并集。
• 如果原始数据帧中的一行在新列下没有值，则合并数据帧中的行值为零。例如df1中没有col7，因此在合并的数据框中，所有源自df1的行在df1下的值为0。对于源自col7的所有行以及df2唯一的列col1和col3的所有列相同。

Answer 1

原来比我想象的要容易得多

df_union_all= pd.concat([df1, df2])