python indexが重複しているの2つのデータフレームの結合

Question

indexが重複しているの2つのデータフレームを結合するときに、(df1にdf2を結合する)
indexが重複していないdf2のデータ(下の例だと14:05:56のデータ)のみdf1に結合するやり方がわかりません。
concat,maerge,joinなど試してみましたが、良い方法がわからず、、
なにか良い方法が有りましたら教えていただきたいです。よろしくお願いいたします。

↓indexはtimestampに設定されています。(df1にdf2を結合してdf3にしたいです。)

Answer 1

インデックスは設定済みという前提で、concatしてからdrop_duplicatesで重複行を(最初の1行を除いて)取り除ける。

df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates()

Answer 2

df1、df2 があり、マージするキーを列 A としたとき、
df2[~df2["A"].isin(df1["A"])] で df2 にしか含まれていない行を抽出してから、pd.concat() でマージすればいいと思います。

ある列でマージする場合

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": ["a", "b", "c"]})
df2 = pd.DataFrame({"A": [3, 4, 5], "B": ["d", "e", "f"]})

df = pd.concat([df1, df2[~df2["A"].isin(df1["A"])]])
print(df)
#    A  B
# 0  1  a
# 1  2  b
# 2  3  c
# 1  4  e
# 2  5  f

インデックスでマージする場合

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({"B": ["a", "b", "c"]}, index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({"B": ["d", "e", "f"]}, index=[3, 4, 5])

df = pd.concat([df1, df2[~df2.index.isin(df1.index)]])
print(df)

Comments

[goma-goma]

こちらの方法でうまくいきました。
ありがとうございます！