Python 对部分索引重叠的行进行数据帧合并/联接

我有以下两个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
   ...:                     'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
   ...:                     'C': ['C0', 'C1', 'C2'],
   ...:                     'D': ['D0', 'D1', 'D2']},
   ...:                     index=[0, 1, 2])

及

如您所见，df1和df2只有索引2作为重叠

我希望以这样的方式组合这两个df，最终结果是：

df3 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2',np.nan,np.nan],
   ...:                     'B': ['B0', 'B1', 'B2',np.nan,np.nan],
   ...:                     'C': ['C0', 'C1', 'C2',np.nan, np.nan],
   ...:                     'D': ['D0', 'D1', 'D2',np.nan,np.nan],
                            'E': [np.nan, np.nan, 'E2','E3','E4'],
                            'F': [np.nan, np.nan, 'F2','F3','F4']},
   ...:                     index=[0, 1, 2,3,4])

使用：

使用：

---

可以使用concat，轴1

pd.concat([df1,df2],axis=1)

    A   B   C   D   E   F
0   A0  B0  C0  D0  NaN NaN
1   A1  B1  C1  D1  NaN NaN
2   A2  B2  C2  D2  E2  F2
3   NaN NaN NaN NaN E3  F3
4   NaN NaN NaN NaN E4  F4

---

可以使用concat，轴1

pd.concat([df1,df2],axis=1)

    A   B   C   D   E   F
0   A0  B0  C0  D0  NaN NaN
1   A1  B1  C1  D1  NaN NaN
2   A2  B2  C2  D2  E2  F2
3   NaN NaN NaN NaN E3  F3
4   NaN NaN NaN NaN E4  F4

pd.concat([df1,df2],axis=1)

    A   B   C   D   E   F
0   A0  B0  C0  D0  NaN NaN
1   A1  B1  C1  D1  NaN NaN
2   A2  B2  C2  D2  E2  F2
3   NaN NaN NaN NaN E3  F3
4   NaN NaN NaN NaN E4  F4