如果你想要摒弃内连接，但同时保留原始数据的结构，你可以使用外连接（outer join）来实现。外连接在连接两个表时，保留左表或右表中的所有记录，同时将不匹配的记录填充为NULL。

以下是一个使用Python的pandas库进行外连接的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'B': ['a', 'd', 'e'], 'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用外连接根据列B连接两个表
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='B', how='outer')

print(df_merged)

输出结果如下：

   A  B    C
0  1  a    x
1  2  b  NaN
2  3  c  NaN
3 NaN  d    y
4 NaN  e    z

在上述示例中，我们使用了pd.merge()函数来执行外连接，指定了连接的列为'B'，并将how参数设置为'outer'。这样就实现了摒弃内连接，保留原始数据结构的效果。

需要注意的是，外连接可能会导致生成的数据表比原始数据表大，因为它填充了不匹配的记录为NULL。因此，根据具体情况，可能需要进一步处理NULL值。