python - 合并两个具有重叠索引的数据框，保留左侧数据框中的列值

Question

我如何连接/合并两个具有部分重叠索引的 Pandas DataFrame，我希望生成的连接 DataFrame 保留第一个 DataFrame 中的列值，即删除 df2 中的重复项？

import pandas as pd
import io  
    
df1 = """
date; count
'2020-01-01'; 210
'2020-01-02'; 189
'2020-01-03'; 612
'2020-01-04'; 492
'2020-01-05'; 185
'2020-01-06'; 492
'2020-01-07'; 155
'2020-01-08'; 62
'2020-01-09'; 15
"""
df2 = """
date; count
'2020-01-04'; 21
'2020-01-05'; 516
'2020-01-06'; 121
'2020-01-07'; 116
'2020-01-08'; 82
'2020-01-09'; 121
'2020-01-10'; 116
'2020-01-11'; 82
'2020-01-12'; 116
'2020-01-13'; 82
"""


df1 = pd.read_csv(io.StringIO(df1), sep=";")
df2 = pd.read_csv(io.StringIO(df2), sep=";")
print(df1)
print(df2)

我试过用

df1.reset_index().merge(df2, how='outer').set_index('date')

但是，这会降低连接的 df2 值。有没有一种方法可以保留第一个数据帧的重复行？

期望的结果:

print(df3)
 date        count
'2020-01-01' 210
'2020-01-02' 189
'2020-01-03' 612
'2020-01-04' 492
'2020-01-05' 185
'2020-01-06' 492
'2020-01-07' 155
'2020-01-08' 62
'2020-01-09' 15
'2020-01-10' 116
'2020-01-11' 82
'2020-01-12' 116
'2020-01-13' 82

非常感谢任何帮助，谢谢。

Answer 1

使用 combine_first:

df3 = (df1.set_index('date')
          .combine_first(df2.set_index('date'))
          .reset_index()
      )  

输出:

            date   count
0   '2020-01-01'     210
1   '2020-01-02'     189
2   '2020-01-03'     612
3   '2020-01-04'     492
4   '2020-01-05'     185
5   '2020-01-06'     492
6   '2020-01-07'     155
7   '2020-01-08'      62
8   '2020-01-09'      15
9   '2020-01-10'     116
10  '2020-01-11'      82
11  '2020-01-12'     116
12  '2020-01-13'      82