pandas.DataFrame.join如果你知道这是如何工作的，你可以做一个。

-- 编辑：merge显然是一个更好的选择：见最后的例子。

我认为您需要outer加入Keyword.

这应该给出一个新的 DataFrame，其中包含Keyword两个表中的唯一行。某些条目可能为 NULL/None。这表明在旧表或新表中，关键字不存在，您应该将其视为新关键字或已从列表中删除的关键字。

适当地重命名新表中的列，然后在列之间应用一个智能值，考虑到某些值是 NULL。

您可以在 Excel 中做类似的事情：https ://superuser.com/questions/1023123/how-to-simulate-a-full-outer-join-in-excel

编辑：

简约示例：

import pandas as pd

old = pd.DataFrame({'keyword': ['football', 'soccer', 'rugby'], 'position': [2, 1, 3]})
new = pd.DataFrame({'keyword': ['hockey', 'rugby', 'soccer'], 'position': [3, 2, 1]})

old.keyword = old.keyword.astype(str)
new.keyword = new.keyword.astype(str)

old.set_index(['keyword'])
new.set_index(['keyword'])

old = old.rename(columns={"position": "position_old"})
new = new.rename(columns={"position": "position_new"})

print(old)
print(new)

merged = pd.merge(old, new, how='outer', on='keyword')
print(merged)

输出：

    keyword  position_old
0  football             2
1    soccer             1
2     rugby             3
  keyword  position_new
0  hockey             3
1   rugby             2
2  soccer             1
    keyword  position_old  position_new
0  football           2.0           NaN
1    soccer           1.0           1.0
2     rugby           3.0           2.0
3    hockey           NaN           3.0