如何合并两个数据框并对列的值求和

Question

我有两个数据框。

df1
Name class value
Sri   1     5
Ram   2     8
viv   3     4

df2
Name class value
Sri   1     5
viv   4     4

我的期望输出是：

df,

Name class value
Sri   2     10
Ram   2     8
viv   7     8

请帮忙，谢谢！

- Pyd

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你只是提到了需求，你尝试过什么吗？ - Sachin G.

Answer 1

我认为需要使用set_index将两个DataFrame都设置索引，然后再使用add和最后一个reset_index函数：

df = df1.set_index('Name').add(df2.set_index('Name'), fill_value=0).reset_index()
print (df)
  Name  class  value
0  Ram    2.0    8.0
1  Sri    2.0   10.0
2  viv    7.0    8.0

如果 Name 列中的值不唯一，可以使用 groupby 和聚合函数 sum:

df = df1.groupby('Name').sum().add(df2.groupby('Name').sum(), fill_value=0).reset_index()

- jezrael

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我收到了 UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index. 这个警告，该怎么办？ - Pyd

@chandru - 你能检查一下是否有重复的索引吗？ - jezrael

@chandru - 还有，你的pandas版本是多少？ - jezrael

那是一个警告，实际上我遇到了 pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series key provided 错误，我的 pandas 版本是 0.19.2。 - Pyd

只是为了补充你的答案，如果你已经在两个DataFrame上都有索引，你可以直接使用df=df1.add(df2, fill_value=0)。 - V. Brunelle

Answer 2

您可以将个别的数据框进行拼接，然后按键列进行分组：
使用 pd.concat 进行拼接，再使用 groupby 进行分组，最后进行求和操作 (sum)。

df = pd.concat([df1, df2])\
       .groupby('Name')['class', 'value']\
       .sum().reset_index()

print(df)

  Name  class  value
0  Ram      2      8
1  Sri      2     10
2  viv      7      8

- jpp