按索引对两个数据框相加

Question

我有以下内容。

df1 = pd.DataFrame([1, 1, 1, 1, 1], index=[ 1, 2, 3, 4 ,5 ], columns=['A'])  
df2 = pd.DataFrame([ 1, 1, 1, 1, 1], index=[ 2, 3, 4, 5, 6], columns=['A']) 

我希望返回DataFrame，其中每行的总和是这两个DataFrame相加的结果：

df = pd.DataFrame([ 1, 2, 2, 2, 2, 1], index=[1, 2, 3, 4, 5, 6], columns=['A'])  

当然，这个想法是我不知道实际的索引是什么，所以交集可能为空，我会得到两个数据帧的连接。

- Tanguy Bretagne

Answer 1

你可以按行连接(concatenate)，用0来填充缺失的值，并按行求和(sum)：

>>> pd.concat([df1, df2], axis=1).fillna(0).sum(axis=1)
1    1
2    2
3    2
4    2
5    2
6    1
dtype: float64

如果您想将其作为DataFrame，只需执行以下操作：

pd.DataFrame({
    'A': pd.concat([df1, df2], axis=1).fillna(0).sum(axis=1)})

（此外，请注意，如果您只需要针对特定的系列A进行此操作，只需使用）

pd.concat([df1.A, df2.A], axis=1).fillna(0).sum(axis=1)

)

- Ami Tavory