这不是一个合并问题，但您可以使用combine_first：

df1.combine_first(df2).reset_index()

date value1 value2
0 1 a 12
1 2 b 24
2 3 c 4
3 4 g 55
另一个建议是concat和drop_duplicates：

pd.concat([df1, df2]).reset_index('date').drop_duplicates('date')

date value1 value2
0 1 a 12
1 2 b 24
2 3 c 4
5 4 g 55

感觉就像一个groupby问题

pd.concat([df1,df2]).groupby(level=0).last()

 value1 value2

date
1 a 12
2 b 24
3 c 4
4 g 55

只需使用outer合并并选择正确keys的连接就像这样。

删除set_index数据帧，你不需要。

data1 = {'date' : ['1', '2','3'],

 'value1' : ['a', 'b' ,'c'],
 'value2' : ['12','24','4']}

data2 = {'date' : ['2','3','4'],

 'value1' : ['b', 'c' ,'g'],
 'value2' : ['24','4','55']}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

join with the key columns date, value1 & value2

df4 = pd.merge(df1, df2, on=['date', 'value1', 'value2'], how='outer')
产量

date    value1  value2

0 1 a 12
1 2 b 24
2 3 c 4
3 4 g 55