Python 通过索引和列组合两个pd df

数据如下所示：

df1 =           456089.0  456091.0  456093.0 
5428709.0       1.0       1.0       NaN  
5428711.0       1.0       1.0       NaN
5428713.0       NaN       NaN       1.0

df2 =           456093.0  456095.0  456097.0 
5428711.0       2.0       NaN       NaN  
5428713.0       NaN       2.0       NaN
5428715.0       NaN       NaN       2.0

我希望得到以下输出：

df3 =           456089.0  456091.0  456093.0  456095.0  456097.0 
5428709.0       1.0       1.0       NaN       NaN       NaN  
5428711.0       1.0       1.0       2.0       NaN       NaN
5428713.0       NaN       NaN       1.0       2.0       NaN
5428715.0       NaN       NaN       NaN       NaN       2.0

我尝试了几种pd.merge、pd.join、pd.concat的组合，但都没有达到我想要的效果，因为我想按索引和列组合数据

---

有人知道怎么做吗？提前谢谢

让我们用

concat

out = pd.concat([df1,df2]).sum(axis=1,level=0,min_count=1).sum(axis=0,level=0,min_count=1)
Out[150]: 
           456089.0  456091.0  456093.0  456095.0  456097.0
5428709.0       1.0       1.0       NaN       NaN       NaN
5428711.0       1.0       1.0       2.0       NaN       NaN
5428713.0       NaN       NaN       1.0       2.0       NaN
5428715.0       NaN       NaN       NaN       NaN       2.0

---

让我们用

concat

out = pd.concat([df1,df2]).sum(axis=1,level=0,min_count=1).sum(axis=0,level=0,min_count=1)
Out[150]: 
           456089.0  456091.0  456093.0  456095.0  456097.0
5428709.0       1.0       1.0       NaN       NaN       NaN
5428711.0       1.0       1.0       2.0       NaN       NaN
5428713.0       NaN       NaN       1.0       2.0       NaN
5428715.0       NaN       NaN       NaN       NaN       2.0

---

非常好，谢谢！轴1上的concat也可以：

pd.concat（（df1，df2，axis=1）。sum（level=0，axis=1，minu count=1）

工作得很好，谢谢！轴1上的concat也可以：

pd.concat（（df1，df2，axis=1）。sum（level=0，axis=1，min_count=1）