Python Pandas 合并具有相同列的数据帧和一个变化的数据帧

可能之前已经问过了，买吧，找了30分钟也找不到.

我有两个相同列的Pandas 数据框.除了一列之外，其他值都匹配，我想执行一个完整的外连接，如果两个值都存在，则只获得一个值，如果其中一个存在，则只获得一个值.有许多匹配的列，因此我更喜欢不必 for each 匹配的列应用某些内容的解决方案.

示例 如果值在两个df中，则所有列都相同，只是频率不同:

  Gene  GeneID  Frequency
0   AA       1         10
1   BB       2         15
2   CC       3         12
  Gene  GeneID  Frequency
0   AA       1         20
1   DD       4         29

代码:

import pandas as pd


t1 = [{"Gene": "AA", "GeneID": "1" , "Frequency": 10},
{"Gene": "BB", "GeneID": "2" , "Frequency": 15},
{"Gene": "CC", "GeneID": "3" , "Frequency": 12}]


t2 = [{"Gene": "AA", "GeneID": "1" , "Frequency": 20},
{"Gene": "DD", "GeneID": "4" , "Frequency": 29}]

f1 = pd.DataFrame(t1)
f2 = pd.DataFrame(t2)

m = pd.merge(f1,f2,on=['Gene','Gene'],how='outer')

结果是:

  Gene GeneID_x  Frequency_x GeneID_y  Frequency_y
0   AA        1         10.0        1         20.0
1   BB        2         15.0      NaN          NaN
2   CC        3         12.0      NaN          NaN
3   DD      NaN          NaN        4         29.0

现在ID在genID_x或genID_y中.我想要以下内容:

  Gene GeneID  Frequency_x   Frequency_y
0   AA        1         10.0         20.0
1   BB        2         15.0          NaN
2   CC        3         12.0          NaN
3   DD        4         NaN          29.0

当然，我可以在需要的地方迭代和填充genID，但是还有更多匹配的列.肯定有更好的解决方案.我还try 了GROUP BY和Aggregate的Conat.这是可行的，但是如果只有一个值，我看不出频率来自第一个df还是第二个df.

谢谢.