Pandas合并两个数据框并求和值。

Question

Pandas合并两个数据框并求和值。

3

假设我有两个数据框，其中部分条目重复：

source1=pandas.DataFrame({'key':['a','b'],'value':[1,2]})
#  key  value
#0   a      1
#1   b      2
source2=pandas.DataFrame({'key':['b','c'],'value':[3,0]})
#  key  value
#0   b      3
#1   c      0

我需要做什么才能使用 source1 和 source2 生成以下条目的结果帧：

#  key  value
#0   a      1
#1   b      5
#2   c      0

- Dimitry

2个回答

3

使用分组：

>>> pd.concat([source1, source2]).groupby('key', as_index=False).sum()
  key  value
0   a      1
1   b      5
2   c      0

- timgeb

2

另一个不错的选择。 - Scott Boston

1

我已经更改了答案，因为我能够将其与具有超过2列的框架以及除加法之外的其他操作一起重复使用。因此，这是更通用的方法。很抱歉我在原始问题中忽略了这一点。 - Dimitry

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- rafaelc · Accepted Answer

只需要加上

即可。
source1.set_index('key').add(source2.set_index('key'), fill_value=0)

如果key已经是索引，直接使用。
source1.add(source2, fill_value=0)


如果您不想将 key 作为索引，则最后可能需要使用 .reset_index()。