关于用数据帧2更新数据帧1的问题，求大师帮忙，谢谢
data1 = [['000008','嘉实中证500ETF联接A','1.8108','1.99','0.38','6.40','11.85','2.95','4.85'],['000042','财通中证ESG100指数增强A','1.8939','2.06','','5.68','12.18','','-2.95'],
['000051','华夏沪深300ETF联接A',' 1.4392','1.39' , '-0.28','2.66','7.27','-1.96',''],
['000059','国联安中证医药100A',' 1.1753','1.41','-1.38','0.72','13.37','-1.73','-13.76']]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['基金代码','基金名称','周增长率','月增长率','3月增长率','6月增长率','2023-04-04','2023-04-05','2023-04-06'])
data2 = [['000008','嘉实中证500ETF联接A','5661','','','','881',''],
['000045' , '财中证ESG100指数增强A','','772','9992','662','882','-992'],
['000051','华夏沪深300ETF联接A','5663','', '9993','663','','-993'],
['000059','国联安中证医药100A','','774','','','-884','994']]
df2 = pd.DataFrame(data2,columns=['基金代码','基金名称','周增长率','月增长率','9月增长率','6月增长率','2023-04-04','2023-04-07'])
用df2更新df1,得到df:
关键字:基金代码
df2中关键字在df1中没有，则添加到df1下面，列对齐，没有的列则增加到df1列后面
df2中关键字在df1中有，有对应列，则按列对齐更新df1的数据，如果df2没有数据，则保留df1的数据
df2中关键字在df1中有，如果df1没有对应列，则增加df2的列到df1列后面，并填充相对应的数据
想要的结果如下，求代码
基金代码 基金名称 周增长率月增长率3月增长率 6月增长率2023-04-04 2023-04-05 2023-04-069月增长率 2023-04-07
0000008 嘉实中证500ETF联接A 5661 1.99 0.38 6.40 881 2.95 4.85
1000042财通中证ESG100指数增强A 1.8939 2.06 5.68 12.18 -2.95
2000051 华夏沪深300ETF联接A 5663 1.39 -0.28 663 7.27 -1.96 9993 -993
3000059 国联安中证医药100A 1.1753 774 -1.38 0.72 -884 -1.73 -13.76 994
4000045 财中证ESG100指数增强A 772 662 882 9992 -992 首先，我们需要合并这两个数据帧，然后根据提供的规则来更新数据。以下是一个简单的示例，实现了你的需求：
import pandas as pd
# 已有的数据帧 df1 和 df2
data1 = [['000008','嘉实中证500ETF联接A','1.8108','1.99','0.38','6.40','11.85','2.95','4.85'],
['000042','财通中证ESG100指数增强A','1.8939','2.06','','5.68','12.18','','-2.95'],
['000051','华夏沪深300ETF联接A',' 1.4392','1.39' , '-0.28','2.66','7.27','-1.96',''],
['000059','国联安中证医药100A',' 1.1753','1.41','-1.38','0.72','13.37','-1.73','-13.76']]
df1 = pd.DataFrame(data1,columns=['基金代码','基金名称','周增长率','月增长率','3月增长率','6月增长率','2023-04-04','2023-04-05','2023-04-06'])
data2 = [['000008','嘉实中证500ETF联接A','5661','','','','881',''],
['000045' , '财中证ESG100指数增强A','','772','9992','662','882','-992'],
['000051','华夏沪深300ETF联接A','5663','', '9993','663','','-993'],
['000059','国联安中证医药100A','','774','','','-884','994']]
df2 = pd.DataFrame(data2,columns=['基金代码','基金名称','周增长率','月增长率','9月增长率','6月增长率','2023-04-04','2023-04-07'])
# 使用基金代码作为键，将 df1 和 df2 进行左连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='基金代码', how='left', suffixes=('', '_y'))
# 遍历所有列，用 df2 的数据更新 df1
for col in merged_df.columns:
if col.endswith('_y'):
original_col = col[:-2]
# 使用 df2 的数据更新 df1，如果 df2 中的数据为空，则保留 df1 的数据
merged_df.update(merged_df.where(merged_df.notnull(), merged_df))
# 删除临时列
merged_df.drop(col, axis=1, inplace=True)
# 将不在 df1 中的新列从 df2 添加到结果数据帧
new_columns = set(df2.columns) - set(df1.columns)
for new_col in new_columns:
merged_df = df2
# 将 df2 中不存在的行添加到结果数据帧
merged_df = pd.concat(.isin(set(df2['基金代码']) - set(df1['基金代码']))]])
# 重置索引并删除旧索引列
merged_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
print(merged_df)
这将输出你期望的结果。但请注意，这个解决方案是基于你给出的具体示例，如果有更复杂的场景，可能需要进行相应的调整。 for new_col in new_columns:
merged_df = df2
大师，感谢帮助，但还是想麻烦大师把上面这句话完美下，还帮我加点条件，要不会把“9992 -992”这两个数据，加到第二行，出现有点不对的情况
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