在熊貓中按唯一列在列中添加2個數據框列

Question

我有2個數據框

df1

a b c 
1 2 3
2 4 5
3 6 7 

和

df2
a b c
1 3 4
3 1 8

我希望輸出是

df3 
a b c
1 5 7
2 4 5
3 7 15

我嘗試了df1.add(df2,axis='c')但沒有得到准確的輸出。

引用此鏈接http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/genic/pandas.DataFrame.add.html

Answer 1

您需要在df a列a set_index中add和參數fill_value=0 。

最后在必要時將值轉換為int和reset_index ：

df = df1.set_index('a').add(df2.set_index('a'),fill_value=0).astype(int).reset_index()
print (df)
   a  b   c
0  1  5   7
1  2  4   5
2  3  7  15

對於刪除不常用的行省略fill_value並添加dropna如果沒有NaN兩個DataFrames

df = df1.set_index('a').add(df2.set_index('a')).dropna().astype(int).reset_index()
print (df)
   a  b   c
0  1  5   7
1  3  7  15

Answer 2

也許您可以嘗試以下方法：

>>> import pandas as pd
>>>
>>> df1 = pd.DataFrame([(1, 2, 3), (2, 4, 5), (3, 6, 7)], columns=['a', 'b', 'c'])
>>>
>>> df2 = pd.DataFrame([(1, 3, 4), (3, 1, 8)], columns=['a', 'b', 'c'])
>>>
>>> df1.index = df1['a']
>>> del df1['a']
>>>
>>> df2.index = df2['a']
>>> del df2['a']
>>>
>>> df1.add(df2, fill_value=0)
     b     c
a
1  5.0   7.0
2  4.0   5.0
3  7.0  15.0

或使用set_index()方法：

>>> df1.set_index('a').add(df2.set_index('a'), fill_value=0)
     b     c
a
1  5.0   7.0
2  4.0   5.0
3  7.0  15.0