不带重复项的Pandas外连接添加新行

在Pandas中，外连接是指将两个DataFrame按照某个列或索引进行合并，并保留两个DataFrame中所有的数据行。而不带重复项的外连接添加新行，意味着需要对两个DataFrame进行外连接，并且只添加那些在两个DataFrame中都不存在的数据行。

下面是一种实现不带重复项的Pandas外连接添加新行的方法：

1. 首先，假设我们有两个DataFrame，分别为df1和df2，它们具有相同的列结构。
2. 使用Pandas的merge函数，指定how参数为'outer'，并且指定on参数为需要连接的列名或索引。

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='column_name')

1. 此时，merged_df中包含了df1和df2的所有数据行，包括重复的数据行。为了去除重复项，我们可以使用drop_duplicates函数，并指定subset参数为所有列名。这样，就会去除merged_df中的重复数据行。

merged_df = merged_df.drop_duplicates(subset=merged_df.columns)

1. 最后，我们需要找到在df1和df2中都不存在的数据行，并将其添加到merged_df中。可以使用Pandas的isin函数和~运算符来实现这一点。

new_rows = df1[~df1['column_name'].isin(df2['column_name'])]
merged_df = pd.concat([merged_df, new_rows])

注意，上述代码中的'column_name'需要替换为实际的列名或索引。

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