Python 如何连接两个长度不同的单列数据帧，以便更新日期时间索引？

我有两个不同长度的单列数据帧，我希望使用类似于以下内容的方式逐列连接它们：

df = pd.concat([df, df_add], axis = 1, join = 'outer')

我想更新df，这样它就有了来自df的第一列和它旁边来自df_add的列。并非所有日期时间索引都匹配（两个数据帧中的几行都已删除）

我的数据帧是：

df:

并加上：

                             col 2
TimeStamp                       
2012-09-20 00:00:00   -12.037120
2012-09-20 00:10:00   -12.575330
2012-09-20 00:20:00   -12.821350
2012-09-20 00:30:00   -11.959330
2012-09-20 00:40:00   -12.103370
                         ...
2019-05-31 23:20:00  1876.394043
2019-05-31 23:30:00  1783.564941
2019-05-31 23:40:00  1554.718994
2019-05-31 23:50:00  1558.073975
2019-06-01 00:00:00  1597.640991

[343128 rows x 1 columns]

我想得到这样的结果，用NaN填充与索引不匹配的单元格

不幸的是，当我尝试上述代码行时，出现以下错误：

Shape of passed values is (952153, 2), indices imply (355645, 2)

我将非常感谢任何帮助！ 问候

你在寻找——我想说的是，你没有尝试过

df_added = df.join(df_add, how='outer')

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会给你想要的

我试过这个。不幸的是，它将整个数据帧弄乱，几乎使行数增加了一倍。它没有正确地放大时间戳索引的大小。我不确定为什么会出现这种情况-在您给出的示例中，您的时间戳索引看起来很好。很抱歉，我无法提供更多帮助。因此，此问题的问题是我没有检查此数据集中是否存在任何重复行

df.drop\u duplicates（keep='first'，inplace=True）

在这里是个好主意。

df_added = df.join(df_add, how='outer')