Python 两个数据帧的并集&x27；索引和列

我不确定它是否是正确的表达式，但搜索合并或更改索引并没有得到任何结果。基本上我有两个数据帧：

df_A = pd.DataFrame(1, index=[1,2,3], columns = [1,2,3])
df_B = pd.DataFrame(0, index=[1,2,4], columns = [1,2,5])

我想转换df_A和df_B，使它们共享相同的索引和列，这是两者的并集。缺少的值将用NaN填充：

df_A_new:
          1    2    3    5
index
1         1    1    1   NaN
2         1    1    1   NaN
3         1    1    1   NaN
4        NaN  NaN  NaN  NaN

df_B_new:
          1    2    3    5
index
1         0    0   NaN   0
2         0    0   NaN   0
3        NaN  NaN  NaN  NaN
4         0    0   NaN   0

您可以使用和

df_A_new

看起来像

     1    2    3   5
1  1.0  1.0  1.0 NaN
2  1.0  1.0  1.0 NaN
3  1.0  1.0  1.0 NaN
4  NaN  NaN  NaN NaN

df_B_new

看起来像：

     1    2   3    5
1  0.0  0.0 NaN  0.0
2  0.0  0.0 NaN  0.0
3  NaN  NaN NaN  NaN
4  0.0  0.0 NaN  0.0

---

谢谢正是我要找的！显然，我不能在10分钟内接受答案。。。。所以我会点击你的答案

     1    2   3    5
1  0.0  0.0 NaN  0.0
2  0.0  0.0 NaN  0.0
3  NaN  NaN NaN  NaN
4  0.0  0.0 NaN  0.0